Numpy AttributeError: „pływak” obiekt ma atrybut „exp”

Question

Oto mój kod:

def sigmoid(X, T): return (1.0/(1.0 + np.exp(-1.0*np.dot(X, T)))) 

I ta linia daje mi błąd „AttributeError:«pływak»obiekt ma atrybut«exp»”. X, t to Numpy ndarray.

Answer 1

Prawdopodobnie coś jest nie tak z wartościami wejściowymi dla X i/lub T. Funkcja od kwestii działa ok:

import numpy as np 
from math import e 

def sigmoid(X, T): 
    return 1.0/(1.0 + np.exp(-1.0 * np.dot(X, T))) 

X = np.array([[1, 2, 3], [5, 0, 0]]) 
T = np.array([[1, 2], [1, 1], [4, 4]]) 

print X.dot(T) 
print 
# Just to see if values are ok 
print [1./(1. + e ** el) for el in [-5, -10, -15, -16]] 
print 
print sigmoid(X, T) 

Wynik:

[[15 16] 
[ 5 10]] 

[0.9933071490757153, 0.9999546021312976, 0.999999694097773, 0.9999998874648379] 

[[ 0.99999969 0.99999989] 
[ 0.99330715 0.9999546 ]] 

Prawdopodobnie jest to dtype swojego wejścia tablice. Zmiana X do:

X = np.array([[1, 2, 3], [5, 0, 0]], dtype=object) 

Daje:

Traceback (most recent call last): 
    File "/[...]/stackoverflow_sigmoid.py", line 24, in <module> 
    print sigmoid(X, T) 
    File "/[...]/stackoverflow_sigmoid.py", line 14, in sigmoid 
    return 1.0/(1.0 + np.exp(-1.0 * np.dot(X, T))) 
AttributeError: exp 

Answer 2

przekonwertować typ np.dot(X, T) do float32 tak:

z=np.array(np.dot(X, T),dtype=np.float32)

def sigmoid(X, T): 
    return (1.0/(1.0 + np.exp(-z))) 

Miejmy nadzieję, że w końcu działa!