python - ラザニアで出力分類を取得する

Question

Lasagne/Theano で出力分類を取得する

コードを純粋な Theano から Lasagne に移行しています。チュートリアルからこの特定のコードを取得して、特定のデータを使用した予測の結果を取得し、kaggle に送信する csv ファイルを生成しました。しかし、ラザニアではうまくいきません。私はいくつかのことを試しましたが、すべてエラーが発生します。

誰かが何が悪いのかを理解するのを手伝ってくれたら嬉しいです!

ここにコード全体を貼り付けました： http://pastebin.com/e7ry3280

test_data  = np.loadtxt("../inputData/test.csv", dtype=np.uint8, delimiter=',', skiprows=1)

# The inputs are vectors now, we reshape them to monochrome 2D images,
# following the shape convention: (examples, channels, rows, columns)
data = data.reshape(-1, 1, 28, 28)
test_data = test_data.reshape(-1, 1, 28, 28)

index = T.lscalar()  # index to a [mini]batch
preds = []
for it in range(len(test_data)):
        test_data = test_data[it]
        N = len(test_data)
        # print "N : ", N
        test_data = theano.shared(np.asarray(test_data, dtype=theano.config.floatX))

        test_labels = T.cast(theano.shared(np.asarray(np.zeros(batch_size), dtype=theano.config.floatX)),'uint8')

        ###target_var
        #y = T.ivector('y')  # the labels are presented as 1D vector of [int] labels
        #index = T.lscalar()  # index to a [mini]batch

        ppm = theano.function([index],lasagne.layers.get_output(network, deterministic=True),
                              givens={
                                  input_var: test_data[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
                                  target_var: test_labels
                              }, on_unused_input='warn')

        p = [ppm(ii) for ii in range(N // batch_size)]

        p = np.array(p).reshape((N, 10))
        print (p)
        p = np.argmax(p, axis=1)
        p = p.astype(int)
        preds.append(p)

subm = np.empty((len(preds), 2))
subm[:, 0] = np.arange(1, len(preds) + 1)
subm[:, 1] = preds

np.savetxt('submission.csv', subm, fmt='%d', delimiter=',',header='ImageId,Label', comments='')

return preds

で始まる行でコードが失敗しますppm = theano.function...。

TypeError: タイプ TensorType(float32, 3D) (Variable Subtensor{int64:int64:}.0) をタイプ TensorType(float32, 4D) に変換できません。Subtensor{int64:int64:}.0 を TensorType(float32, 4D) に手動で変換することを試みることができます。

テストデータを CNN に入力し、結果を CSV ファイルに取得しようとしています。どうすればいいですか？テスト データ全体が GPU に収まらないため、ミニバッチを使用する必要があることはわかっています。