overflow encountered in exp dex=np.exp(x/7)
时间: 2024-04-26 07:23:13 浏览: 13
这个问题出现在使用numpy库中的exp函数时,输入的参数x/7可能太大了,导致指数函数的值超出了计算机可以表示的范围,从而出现溢出错误。可以尝试使用其他函数或方法来计算指数函数,比如使用math库中的exp函数,或者使用numpy库中的expm1函数来避免溢出问题。同时,也可以尝试缩小x的范围,或者对x进行归一化处理。
相关问题
怎么修改m_lr_i = np.log(numerator / denominator),避免发生RuntimeWarning: divide by zero encountered in scalar divide m_lr_i = np.log(numerator / denominator)
可以使用类似第一段代码的方式来修改 `m_lr_i = np.log(numerator / denominator)`,避免出现 `RuntimeWarning: divide by zero encountered in scalar divide` 错误。具体来说,可以将代码修改为:
```
m_lr_i = np.log(np.divide(numerator, denominator, out=np.zeros_like(numerator), where=denominator!=0))
```
这样做的意义和第一段代码的意义是一样的,即先将分母中为0的元素替换成一个很小的非零数,然后进行除法运算并取对数。这样做能够避免分母为0导致的错误。
overflow encountered in exp s = 1/(1+np.exp(-x))什么错误
这个错误通常是因为 `x` 的值太大或太小,导致 `np.exp(-x)` 的值太小或太大,无法被计算机精确表示,从而出现了溢出的情况。为了解决这个问题,一种常用的方法是对 `x` 进行缩放,使其取值范围在一个合适的范围内。例如,可以使用以下代码对 `x` 进行缩放:
```
z = x / np.max(np.abs(x))
s = 1 / (1 + np.exp(-z))
```
其中,`z` 是对 `x` 进行缩放后的结果,`np.max(np.abs(x))` 是 `x` 中的最大绝对值。缩放后,`z` 的取值范围在 [-1, 1] 之间,可以避免出现溢出的情况。