Numpy - AttributeError： 'Zero'オブジェクトに属性 'exp'がありません

Question

実行時に何かが壊れても、Pythonコンソールで全く同じデータと操作を使用して問題なく動作します。何とかし

# f_err - currently has value 1.11819388872025 
# l_scales - currently a numpy array [1.17840183376334 1.13456764589809] 
sq_euc_dists = self.se_term(x1, x2, l_scales) # this is fine. It calls cdists on x1/l_scales, x2/l_scales vectors 
return (f_err**2) * np.exp(-0.5 * sq_euc_dists) # <-- errors on this line 

私はコンソールで同じF_ERR、l_scales、およびX1、X2右のそれエラー出た後で、それらの正確に同じラインを呼び出し、しかし

AttributeError: 'Zero' object has no attribute 'exp' 

あり得る誤り、エラーは発生しません。

「ゼロ」オブジェクトエラーを具体的に参照している投稿を見つけることができず、私が見つけた非ゼロのものはここのケースに当てはまらないようです。

編集：これは情報が少し欠けていたので、実際の（抽出された）実行可能なサンプルデータがあります。失敗した実行からまっすぐに取り出したもので、孤立して動作するとエラーは再現できません実行時を除きます。

以下のsqeucld_dist関数は非常に悪いので、代わりにscipyのcdistを使用する必要があることに注意してください。しかし、実際のデータで15以上の偏微分を持つ行列の要素勾配に対してsympyのシンボルを使用しているので、cdistは任意のオブジェクトを扱わないためオプションではありません。

import numpy as np 

def se_term(x1, x2, l): 
    return sqeucl_dist(x1/l, x2/l) 

def sqeucl_dist(x, xs): 
    return np.sum([(i-j)**2 for i in x for j in xs], axis=1).reshape(x.shape[0], xs.shape[0]) 


x = np.array([[-0.29932052, 0.40997373], [0.40203481, 2.19895326], [-0.37679417, -1.11028267], [-2.53012051, 1.09819485], [0.59390005, 0.9735], [0.78276777, -1.18787904], [-0.9300892, 1.18802775], [0.44852545, -1.57954101], [1.33285028, -0.58594779], [0.7401607, 2.69842268], [-2.04258086, 0.43581565], [0.17353396, -1.34430191], [0.97214259, -1.29342284], [-0.11103534, -0.15112815], [0.41541759, -1.51803154], [-0.59852383, 0.78442389], [2.01323359, -0.85283772], [-0.14074266, -0.63457529], [-0.49504797, -1.06690869], [-0.18028754, -0.70835799], [-1.3794126, 0.20592016], [-0.49685373, -1.46109525], [-1.41276934, -0.66472598], [-1.44173868, 0.42678815], [0.64623684, 1.19927771], [-0.5945761, -0.10417961]]) 
f_err = 1.11466725760716 
l = [1.18388412685279, 1.02290811104357] 
result = (f_err**2) * np.exp(-0.5 * se_term(x, x, l)) # This runs fine, but fails with the exact same calls and data during runtime 

大変助かりました！

import sympy 
import numpy 

zero = sympy.sympify('0') 

numpy.exp(zero) 

あなたが見ている同じ例外が表示されます。ここでは

Answer 1

は、あなたが見ているエラーを再現する方法です。

コードを次のように変更して浮動小数点にすることで、これを（非効率的に）修正できます。

def sqeucl_dist(x, xs): 
    return np.sum([np.vectorize(float)(i-j)**2 for i in x for j in xs], 
        axis=1).reshape(x.shape[0], xs.shape[0]) 

lambdifyを使用してグラデーション関数を修正する方がよいでしょう。

はここで今[2*x, cos(y), 1]、Sympy式のリストであるlambdifyは、部分D

from sympy.abc import x, y, z 
expression = x**2 + sympy.sin(y) + z 
derivatives = [expression.diff(var, 1) for var in [x, y, z]] 

derivatives上で使用することができる方法の例です。値の特定のセットで数値的にこれを評価する関数を作成するには、次のように我々は（そのような引数として'numpy'を渡すとnumpy.cosではなく、sympy.cosを使用することを意味します）lambdifyを使用します。今すぐ

derivative_calc = sympy.lambdify((x, y, z), derivatives, 'numpy') 

derivative_calc(1, 2, 3)が返されます[2, -0.41614683654714241, 1] 。これらは、intとnumpy.float64です。

サイドノート：np.exp(M)は、Mの各要素の要素指数を計算します。行列を指数関数的にする場合は、np.linalg.exmpが必要です。