奇怪的迭代结果＆＃34;错误是nan＆＃34;和使用t-SNE的RuntimeWarning

Question

我正在使用t-SNE python实现来减少X上的降维，其中包含100个实例，每个实例由cnn可视化的1024个参数描述。

X.shape = [100,1024]

X.dtype = float32

当我跑步时：

Y = tsne.tsne(X)

第一行警告在tsne.py第23行弹出：

  

RuntimeWarning：在日志中遇到零除零     H = Math.log（sumP）+ beta * Math.sum（D * P）/ sumP

然后在以下几行中还有一些类似警告的警告：

  

RuntimeWarning：在分数

中遇到无效值

最后，我在处理过程中的每次迭代后都得到了这个结果：

  

迭代xyz：错误是nan

代码结束时没有＆＃34;错误＆＃34;我最后得到一个空的散点图。

修改

- ＆GT;我用不同的数据集尝试过，它运行得很好。但是我也需要它来处理我的第一组（似乎导致问题的那个）

问题：

有谁知道可能导致这种情况的原因？有解决方法吗？

Answer 1

sumP = sum(P)+np.finfo(np.double).eps
H = np.log(sumP) + beta * np.sum(D * P) / sumP;

这应解决问题