Question

我想将多维数组传递到 relu prime函数

def reluprime(x):
    if x > 0:
        return 1
    else:
        return 0

... x是整个数组。它返回

ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any（）或a.all（）

我在普通的relu函数中遇到了这个问题，而不是使用python函数max()我使用np.max()并且它有效。但是对于relu prime，它无论如何都无法正常工作。我试过了：

def reluprime(x):
    if np.greater(x, 0):
        return 1
    else:
        return 0

...它仍然返回相同的错误。我怎样才能解决这个问题？谢谢。

Answer 1

因为如果向量中的条目大于0则relu prime返回1，否则返回0，你可以这样做：

def reluprime(x):
    return (x>0).astype(x.dtype)

在上面的代码中，输入数组x被假定为numpy数组。例如，reluprime(np.array([-1,1,2]))会返回array([0, 1, 1])。

Answer 2

if语句没有意义，因为它只对整个数组进行一次计算。如果你想要为数组的每个元素等效if语句，你应该做类似的事情：

def reluprime(x):
    return np.where(x > 0, 1.0, 0.0)

Answer 3

＆＃34; relu prime＆＃34;或ReLU功能的梯度更好地称为＆＃34; heavyiside step function＆＃34;。

Numpy 1.13为此引入了ufunc：

def reluprime(x):
    return np.heaviside(x, 0)
    # second value is value at x == 0
    # note that ReLU is not differentiable at x==0, so there is no right value to
    # pass here

我的机器上的计时结果表明这个表现非常糟糕，这表明需要做更多的工作：

In [1]: x = np.random.randn(100000)

In [2]: %timeit np.heaviside(x, 0)  #mine
1.31 ms ± 58.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [3]: %timeit np.where(x > 0, 1.0, 0.0)  # Jonas Adler's
658 µs ± 74.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [4]: %timeit (x>0).astype(x.dtype)  # Miriam Farber's
172 µs ± 34.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

ReLU Prime与NumPy阵列

3 个答案: