잘못된 차원 수 : 0이 필요함, (1,) 모양이있는 1 개

저는 바닐라 rnn을 사용하여 단어 수준 언어 모델링을 수행하고 있습니다. 모델을 훈련시킬 수는 있지만 이상한 이유로 모델에서 샘플 / 예측을 얻을 수 없습니다. 다음은 코드의 관련 부분입니다.

train_set_x, train_set_y, voc = load_data(dataset, vocab, vocab_enc)  # just load all data as shared variables
index = T.lscalar('index')
x = T.fmatrix('x')
y = T.ivector('y')
n_x = len(vocab)
n_h = 100
n_y = len(vocab)

rnn = Rnn(input=x, input_dim=n_x, hidden_dim=n_h, output_dim=n_y)

cost = rnn.negative_log_likelihood(y)

updates = get_optimizer(optimizer, cost, rnn.params, learning_rate)

train_model = theano.function(
    inputs=[index],
    outputs=cost,
    givens={
        x: train_set_x[index],
        y: train_set_y[index]
    },
    updates=updates
)

predict_model = theano.function(
    inputs=[index],
    outputs=rnn.y,
    givens={
        x: voc[index]
    }
)

sampling_freq = 2
sample_length = 10
n_train_examples = train_set_x.get_value(borrow=True).shape[0]
train_cost = 0.
for i in xrange(n_train_examples):
    train_cost += train_model(i)
    train_cost /= n_train_examples

    if i % sampling_freq == 0:
       # sample from the model     
       seed = randint(0, len(vocab)-1)
       idxes = []
       for j in xrange(sample_length):
           p = predict_model(seed)
           seed = p
           idxes.append(p)
           # sample = ''.join(ix_to_words[ix] for ix in idxes)
           # print(sample)

오류가 발생합니다 : "TypeError : ( 'Bad input argument to theano function with name"train.py:94 "at index 0 (0-based)",'Wrong number of dimension : expected 0, got 1 with shape (1 ,). ') "

이제 이것은 (predict_model에서) 다음 줄에 해당합니다.

 givens={   x: voc[index]   }

몇 시간을 보낸 후에도 다음과 같은 경우 차원 불일치가 발생할 수있는 방법을 이해할 수 없습니다.

train_set_x has shape: (42, 4, 109)
voc has shape: (109, 1, 109)

내가 train_set_x [인덱스], 내가 무엇입니까 할 때 (4 109) ' X '텐서 형 fmatrix의 저장할 수있는 (이것은에서 일어나는 것입니다 train_model 하지만) 나는 휘발성 유기 화합물 (VOC) [인덱스], 내가 무엇입니까 수행 할 때 (1, 109) , 이것은 또한 행렬이지만 ' x '는 이것을 가질 수 없습니다. 왜? !

어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.

감사 !