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我正试图在 ArrayFire 中饱和我的数组。我希望所有大于 0.75 的值都饱和到 1.0,所有小于 0.25 的值都饱和到 0.0。我正在使用以下表达式。
a(a > 0.75) = 1.0;
a(a < 0.25) = 0.0;
这是一个 af::array 类型。它工作了一段时间,但是一旦我得到一个没有大于 0.75 的值的数组,我就会得到以下异常。
terminate called after throwing an instance of 'af::exception'
what(): ArrayFire Exception (Invalid input size:203):
In function verifyDims
In file src/api/c/data.cpp:36
Invalid dimension for argument 1
Expected: ndims >= 1
In function af::array af::constant(T, const af::dim4&, af::dtype) [with T = double; af::dtype = af_dtype]
In file src/api/cpp/data.cpp:28
如果我调用 af::print("", a > 0.75);
,我会在崩溃前得到以下输出。
[10 1 1 1]
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
它是否以某种方式看到这个数组全为零(应该是因为 non 大于 0.75)然后说维度为零?是我做错了什么还是他们代码中的错误?
下面的代码似乎可以修复它,但我觉得这个解决方案效率有点低。
af::array bellow = a[levels - 1] < 0.25f;
af::array above = a[levels - 1] > 0.75f;
if(af::anyTrue<bool>(above))
a[levels - 1](above) = 0.75f;
if(af::anyTrue<bool>(bellow))
a[levels - 1](bellow) = 0.25f;
对于那些想要查看整个函数的人,我正在神经网络中进行梯度优化。 a 实际上是 af::array 类型的数组。我把它留了下来以简化问题。
void train(const float* in, const float* expected_out, float learning_rate)
{
std::unique_ptr<af::array[]> a(new af::array[levels]),
z(new af::array[levels]), d(new af::array[levels]);
af::array in_array(inputs, in);
af::array y(dims[levels - 1], expected_out);
z[0] = af::matmul(weights[0], in_array) + biases[0];
a[0] = sigma(z[0]);
for(size_t i = 1; i < levels; i++)
{
z[i] = af::matmul(weights[i], a[i - 1]) + biases[i];
a[i] = sigma(z[i]);
}
a[levels - 1](a[levels - 1] < 0.25f) = 0.0f;
a[levels - 1](a[levels - 1] > 0.75f) = 1.0f;
d[levels - 1] = (y - a[levels - 1]) * sigma_prime(z[levels - 1]);
for(size_t i = levels - 1; i-- > 0;)
d[i] = af::matmul(weights[i + 1].T(), d[i + 1]) * sigma_prime(z[i]);
for(size_t i = 0; i < levels; i++)
{
biases[i] += learning_rate * d[i];
weights[i] += learning_rate * af::matmul(d[i], (i ? a[i - 1] : in_array).T());
}
}
最佳答案
您看到的错误是因为这个 open bug about zero length arrays (编辑: 从 v3.4.0 开始修复)。这是一个普遍存在的问题,我们现在正努力妥善解决一段时间。
这是针对您的案例的解决方法。您甚至不需要索引来实现您想要做的事情。
a[levels - 1] = af::min(0.75, af::max(0.25, a[levels - 1]));
编辑:从 3.4 开始,您可以执行以下操作以在 arrayfire 中实现相同的功能:
a[levels - 1] = af::clamp(a[levels - 1], 0.25, 0.75);
对于您的案例,此方法比索引要快得多。
也就是说,有些情况下您不能使用 af::min
和 af::max
来替换索引。在这些情况下,您可以做这样的事情作为解决方法:
af::array cond = arr < some_val;
arr = arr * (1 - cond) + cond * other_val;
这也应该比索引更快。但是,如果数组中包含 NAN
而您正试图替换它们,则算法将不起作用。在这种情况下,您可以回退到以下功能之一。
使用选择(使用额外的内存):
arr = af::select(af::isNaN(arr), arr, other_val));
使用替换(就地替换,不使用额外内存):
af::replace(arr, af::isNaN(arr) other_val));
然而,一些基准测试告诉我们,在某些情况下,select
和 replace
可能比索引慢(我们正在尝试修复)。因此,如果 select
/replace
在您的算法中速度较慢,您可以尝试使用以下变通方法进行索引。
af::array idx = af::where(af::isNaN(arr));
if (idx.elements()) arr(idx) = replace_val;
请注意,对 bool 值 af::array
的索引会在内部调用 af::where
。所以这和下面的一样有效
arr(arr < some_val) = other_val;
额外的好处是不会因大小为零的数组而失败。
编辑:为后代添加了额外的解决方法。
关于c++ - 带条件的 Arrayfire 错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36263133/
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