Как я могу избежать ошибочных значений при использовании numpy.random.multinomial?

Когда я использую этот генератор случайных чисел:numpy.random.multinomialЯ продолжаю получать:

ValueError: sum(pvals[:-1]) > 1.0

Я всегда передаю вывод этой функции softmax:

def softmax(w, t = 1.0):
    e = numpy.exp(numpy.array(w) / t)
    dist = e / np.sum(e)
    return dist

только теперь, когда я получаю эту ошибку, я также добавил это для параметра (pvals):

while numpy.sum(pvals) > 1:
    pvals /= (1+1e-5)

но это не решило это. Как правильно избежать этой ошибки?

РЕДАКТИРОВАТЬ: вот функция, которая включает этот код

def get_MDN_prediction(vec):
    coeffs = vec[::3]
    means = vec[1::3]
    stds = np.log(1+np.exp(vec[2::3]))
    stds = np.maximum(stds, min_std)
    coe = softmax(coeffs)
    while np.sum(coe) > 1-1e-9:
        coe /= (1+1e-5)
    coeff = unhot(np.random.multinomial(1, coe))
    return np.random.normal(means[coeff], stds[coeff])

Ответы на вопрос(4)

Ваш ответ на вопрос