由于Theano和NumPy变量类型而出错

Question

我正在使用numpy 1.9和最新版本的Theano编写此代码,但是我收到了一个我无法解决的错误.我怀疑它可能是我声明变量类型的方式,但我无法解决它.我感谢你的建议.我想用矢量生成矩阵,并用偏差求和.

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!

Answer 1

我有一个类似的错误,并能够通过添加.theanorc包含以下两行的文件来解决它:

[global]

floatX = float32

这似乎解决了一切.但是,您的问题显示略有不同的错误.但我认为这值得尝试.

Answer 2

这个答案来自Theano-users google group。

您将x变量定义为：

x=T.vector(dtype=theano.config.floatX)

这是一个向量（即它只有 1 维）。

x_inp = np.matrix('2;1',dtype=dt)

创建一个矩阵，而不是一个向量。

Theano 图是强类型的，您必须定义良好的维度数。只需使用：

x_inp = np.asarray([2,1]) 

实际上我最终将x和定义b为矩阵。