PROSAGA码农传奇-深度学习-使用mxnet和NDarray训练CNN模型

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    所以它看起来像
     <code>
 datan
 </code>
     在这里引起了这个问题。你正在创建一个
     <code>
 numpy
 </code>
     来自其他arrrays列表的数组，但如果这些子数组的形状不兼容，则会得到一个数组列表，而不是多维数组。当你切片时假设它是一个多维数组，当它不是时，你就遇到了问题。
  
   <pre>
 <code>
 import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([4,5,6])
data1 = np.array([a, b])
print(data1)
### [array([1, 2, 3, 4]) array([4, 5, 6])]

</code>
 </pre>
  
    如果
     <code>
 a
 </code>
     和
     <code>
 b
 </code>
     是不兼容的形状（在这种情况下是不同长度的1d数组），结果将是一个数组列表，而不是一个多维数组。
  
   <pre>
 <code>
 print(data1[1,2])
### IndexError: too many indices for array

</code>
 </pre>
  
    因此，如果我们在两个轴上切片，则会出现错误。相反，我们必须索引以获取列表中的正确数组，然后再次切片。
  
   <pre>
 <code>
 print(data1[1][2])
### 6

</code>
 </pre>
  
    如果阵列形状兼容，那么
     <code>
 numpy
 </code>
     将所有内容连接成一个多维数组，然后您就可以沿两个轴进行索引。
  
   <pre>
 <code>
 c = np.array([1,2,3])
d = np.array([4,5,6])
data2 = np.array([c, d])
print(data2)
### [[1 2 3]
### [4 5 6]]

print(data2[1,2])
### 6

</code>
 </pre>
  
    因此，要解决此问题，请更改索引的方式，或强制输入数组具有相同的形状（例如通过裁剪）。
  
</DIV>