numpy - 由于形状错误，乘法在 numpy 中失败

Question

所以我试图将两个张量（deltasTimesWeights，self.weightedInputs）乘以两个形状（24,24,3,2），但由于某种原因，numpy 认为后者的形状是（24,24,3,10 ）。具体来说，它给出了错误ValueError: could not broadcast input array from shape (24,24,2) into shape (24,24,10)

print(self.weightedInputs.shape , deltasTimesWeights.shape)
            
for index in range(c[2]):

                self.errors[:, :, index, :] = self.activationFuncs[index].prime( 
                         self.weightedInputs[:, :, index, :] ) * deltasTimesWeights[:, :, index, :]
                

请注意， self.activationFuncs[index].prime 只是返回相同的张量形状。这段代码是一个更大的循环的一部分，在这个循环中，之前的迭代，两个张量实际上都是 (24,24,3,10)。

发生这种情况是否有任何已知原因？numpy 是否像以前一样缓存形状？

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