numpy中的shape

注:本文源于在阅读论文时因基础薄弱而遇到的一些问题

• 在一篇关于bp算法的文章中，看到了几行关于前向传播的代码，虽然明白其原理，但具体应用还是很生疏

• 下面是查询的shape基本定义：

  shape返回的是数组的行、列数。

  例如，a.shape()返回的是[2,3]，表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示返回数组a的行数。

  当多维数组时，shape返回数组各个维度的数量。

• 从上面的定义来看就了解到，图中公式的参数代表含义。例如I的100×32则代表每行样本的32个特征，在吴恩达关于机器学习的视频中提到过神经网络各层间的运算详细过程，推荐大家看一下