index = T.iscalar()    train_function = theano.function(inputs = [index], outputs = [cost_function], updates = updates,                                 givens = {                                    x: train_set[0][index * batch_size: (index + 1) * batch_size],                                    y: train_set[1][index * batch_size: (index + 1) * batch_size]                                })

我在尝试按照Theano教程进行学习，并尝试实现我自己的逻辑回归版本。我已经创建了一个函数，该函数接受一个整数输入并训练模型。train_set[0]是整个矩阵数据，train_set[1]是整个标签数据

X和Y分别是矩阵和标签数据的子集

由于我是批量训练的，我需要从数据中移除批量样本，我使用index变量来完成这个操作。

然而，在这段代码中我遇到了以下错误

   TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

我也尝试过

   index = lscalar()

有什么建议吗？

回答：

已经解决了问题。需要将train_set[0]和test_set[0]转换为Theano数组变量