Как я могу избежать ошибочных значений при использовании numpy.random.multinomial?
Когда я использую этот генератор случайных чисел:numpy.random.multinomial
Я 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])