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我有这个功能：

import numpy as np 
def unhot(vec):
    """ takes a one-hot vector and returns the corresponding integer """
    assert np.sum(vec) == 1    # this assertion shouldn't fail, but it did...
    return list(vec).index(1)

我在调用的输出上调用：

numpy.random.multinomial(1, coe)

当我运行它时，我在某个时候遇到了一个断言错误。这怎么可能？numpy.random.multinomial 的输出不能保证是一个单热向量吗？

然后我删除了断言错误，现在我有了：

ValueError: 1 is not in list

是否有一些我遗漏的细则，或者这只是坏了？

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1 回答 1

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好吧，这就是问题所在，我应该意识到，因为我以前遇到过：

np.random.multinomial(1,A([  0.,   0.,  np.nan,   0.]))

返回

array([0,                    0, -9223372036854775807,0])

我正在使用一个不稳定的 softmax 实现，它给了 Nans。现在，我试图确保我传递的多项式参数的总和 <= 1，但我是这样做的：

coe = softmax(coeffs)
while np.sum(coe) > 1-1e-9:
    coe /= (1+1e-5)

我认为，有了 NaN，while 语句甚至都不会被触发。

于 2014-04-24T16:46:01.240 回答