Numpy sum keepdims错误

Question

Python在矩阵上调用numpy sum函数时抛出错误。

probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)

错误

probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)
TypeError: sum() got an unexpected keyword argument 'keepdims'

上下文：计算softmax分类器的损失函数。 Numerator是正确类的得分函数的指数，而分母是所有可能类的所有指数的总和。

Answer 1

该论点在最新版本的numpy中有效，如here所述。以下是numpy.sum的完整参数列表：

  

numpy.sum（a，axis = None，dtype = None，out = None，keepdims = False）

这是自版本1.7以来添加的，您可以在源代码here中看到。因此，您需要升级您的numpy安装。

Answer 2

在NumPy 1.7中添加了keepdims参数。至少np.sum (1.6)的文档字符串没有将其列为参数之一：

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None)

但是1.7 docstring已经列出了它：

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)

鉴于NumPy 1.6已在2012中发布，您可能应该更新您的NumPy包。

但是，如果您不能（或不想）更新NumPy，您也可以使用np.expand_dims：

np.expand_dims(np.sum(exp_scores, axis=1), axis=1)