python - numpy.random.multinomial 错误输出？

Question

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)

我调用以下调用的输出:

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 的输出不是保证是 one-hot vector 吗？

然后我删除了断言错误，现在我有:

ValueError: 1 is not in list

我是否遗漏了一些细则，或者这只是坏了？

Answer 1

好吧，这就是问题所在，我应该已经意识到了，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])

我使用的是一个不稳定的 softmax 实现，它给出了 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，如果其中包含 NaN，while 语句将永远不会被触发。