Wenn ich diesen Zufallsgenerator benutze:numpy.random.multinomialIch bekomme immer:

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

Ich übergebe immer die Ausgabe dieser Softmax-Funktion:

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

außer jetzt, wo ich diesen Fehler erhalte, habe ich dies auch für den Parameter hinzugefügt (pvals):

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

aber das hat es nicht gelöst. Was ist der richtige Weg, um sicherzustellen, dass ich diesen Fehler vermeide?

BEARBEITEN: Hier ist die Funktion, die diesen Code enthält

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])