python - 张量范数的autograd中的“形状未对齐”

Question

我想使用 autograd 来计算张量范数的梯度，如下所示：

from autograd import grad
import autograd.numpy as np

N = 100; X = np.random.normal(0,1,size=N);
tensor = np.outer(np.outer(X,X),X).reshape(N,N,N);

def cost(X):
    X_t = np.outer(np.outer(X,X),X).reshape(N,N,N);
    return np.linalg.norm(tensor - X_t);
gradient_cost = grad(cost);

X_0 = np.random.normal(0,1,size=N);
gradient_cost(X_0)

我也尝试了不同的实现（例如使用我自己的规范或使用不同形状的张量）但我总是收到错误

ValueError：形状（100,100）和（10000,100）未对齐：100（dim 1）！= 10000（dim 0）