不要指望np.array(..., object)正确的对象数组。目前，我们无法控制其制作的尺寸。可以想象它可以制作一个（2，）数组或（2，256）（具有1d内容）。有时会起作用，有时会引发错误。有某种模式，但是我还没有看到对代码的分析以显示出正在发生的事情。
现在，分配数组并填充它更安全：
In [57]: arr = np.empty(2, object)
In [58]: arr[:] = [W1b1, W2b2]
np.array([np.zeros((3,2)),np.ones((3,4))], object)也引发此错误。因此，当第一个尺寸匹配但第二个尺寸不匹配时，就会出现错误。现在，我开始思考，我之前已经看到过此错误。
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