我正在使用numpy 1.9和Theano的最新版本编写此代码,但是遇到无法修复的错误。我怀疑这可能是我声明变量类型的方式,但是我无法解决它。感谢您的建议。我想用向量乘积一个矩阵,并用一个偏差求和。

import theano.tensor as T
from theano import function
import numpy as np
import pprint
def test_theano_matrix():
   pp = pprint.PrettyPrinter(indent=3)
   W= T.fmatrix()
   x=T.fvector()
   b= T.fvector()
   y = T.dot(W,x) + b
   lin_func = function([W,x,b],y)
   dt = np.dtype(np.float)
   w_inp = np.matrix('1 0;0 1',dtype=dt)
   x_inp = np.matrix('2;1',dtype=dt)
   b_inp = np.matrix('0;0',dtype=dt)
   lin_func(w_inp,x_inp,b_inp)

 if __name__ == '__main__':
   test_theano_matrix()

我收到以下错误:
raise TypeError(err_msg, data)
TypeError: ('Bad input argument to theano function at index 0(0-based)',
'TensorType(float32, matrix) cannot store a value of dtype float64 without risking loss of precision. If you do not mind this loss, you can: 1) explicitly cast your data to float32, or 2) set "allow_input_downcast=True" when calling "function".', matrix([[ 1.,  0.],[ 0.,  1.]]))

谢谢你的时间!

最佳答案

我遇到了类似的错误,可以通过添加包含以下两行的.theanorc文件来解决此问题:

[global]

floatX = float32

这似乎可以解决所有问题。但是,您的问题显示一个略有不同的错误。但我认为值得尝试。

关于python - 由于Theano和NumPy变量类型而导致错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/22914786/

10-11 22:24
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