операнды не могут быть переданы вместе с фигурами (100,2) (100,100)

Question

Я делал модель нейронной сети, используя некоторые данные IMDB. Я создал пакет слов и разделил данные на train_data и test_data. X_train - это данные для обучения модели, а T_train - метка для них. Я скопировал и вставил определения функций из книги, которую я изучаю, и определил сетевую модель.

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)

X_train = np.array([np.array(xi) for xi in x_train])
T_train = np.array([np.array(ti) for ti in t_train])

network = TwoLayerNet(input_size=max_length, hidden_size=100 , output_size=2)

iters_num = 10000
train_size = X_train.shape[0]
batch_size = 100
learning_rate = 0.1

train_loss_list = []
train_acc_list = []
test_acc_list = []

iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)

for i in range(iters_num):
    batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
    x_batch = X_train[batch_mask]
    t_batch = T_train[batch_mask]

    #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch)
    grad = network.gradient(x_batch, t_batch)

    for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'):
        network.params[key] -= learning_rate * grad[key]

    loss = network.loss(x_batch, t_batch)
    train_loss_list.append(loss)

    if i % iter_per_epoch == 0:
        train_acc = network.accuracy(X_train, T_train)
        test_acc = network.accuracy(x_test, t_test)
        train_acc_list.append(train_acc)
        test_acc_list.append(test_acc)
        print(train_acc, test_acc)

И я получаю следующую ошибку:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-cce2ada4f4f7> in <module>
     37     
     38     #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) 
---> 39     grad = network.gradient(x_batch, t_batch)
     40 
     41     

<ipython-input-14-52e9d162e44b> in gradient(self, x, t)
     53     def gradient(self, x, t):
     54         # forward
---> 55         self.loss(x, t)
     56 
     57         # backward

<ipython-input-14-52e9d162e44b> in loss(self, x, t)
     28     def loss(self, x, t):
     29         y = self.predict(x)
---> 30         return self.lastLayer.forward(y, t)
     31 
     32 

<ipython-input-14-52e9d162e44b> in forward(self, x, t)
    146         self.t = t
    147         self.y = softmax(x)
--> 148         self.loss = cross_entropy_error(self.y, self.t)
    149 
    150         return self.loss

<ipython-input-14-52e9d162e44b> in cross_entropy_error(y, t)
    172 
    173     batch_size = y.shape[0]
--> 174     return -np.sum(t * np.log(y + 1e-7)) / batch_size
    175     #return -np.sum(np.dot(np.log(y + 1e-7), t)) / batch_size
    176     #return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100,2) (100,100) 

Я даже не уверен, откуда взялась форма (100, 100). Рад, что кто-то помощь.