相同的脚本在Matlab和Python上计算不同的结果

mrphzbgm 于 2022-11-15 发布在 Matlab

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我正在尝试实现softmax function，但奇怪的是，我在MATLAB和Python上得到了两种不同的输出：

matlab脚本：

function sm = softmax(Y)
    e_y = exp(Y - max(Y))
    sm = e_y / sum(e_y)

如果Y是501的10x200矩阵，则将0.1作为列向量计算10次(正确地，因为每列的和是1
同时，此Python脚本：

import numpy as np

def softmax(y):
    e_y = np.exp(y - np.max(y))
    return e_y / e_y.sum()

y = np.full((10,200), fill_value=501)
print(softmax(y))

在相同的输入y上计算，

[[0.0005 0.0005 0.0005 ... 0.0005 0.0005 0.0005]
 [0.0005 0.0005 0.0005 ... 0.0005 0.0005 0.0005]
 [0.0005 0.0005 0.0005 ... 0.0005 0.0005 0.0005]
 ...
 [0.0005 0.0005 0.0005 ... 0.0005 0.0005 0.0005]
 [0.0005 0.0005 0.0005 ... 0.0005 0.0005 0.0005]
 [0.0005 0.0005 0.0005 ... 0.0005 0.0005 0.0005]]

这是错误的，因为每列的总和不是*1，而是0.005
我遗漏了什么？

matlab

来源：https://stackoverflow.com/questions/74113374/same-script-computes-different-results-on-matlab-and-python

1条答案

按热度按时间

cbwuti441#

您真正想要做的是计算元素除法，而不是矩阵除法：您需要将/运算符替换为./-根据documentation-在您的MATLAB脚本中(错误地)计算单个列向量或0.1，而不是0.1的矩阵，正如Cris Luengo在他们的评论中所指出的那样。
此外，在您的Python脚本中，您正在考虑完整矩阵max元素，同时您应该考虑表示单个预测的每一列，并将其标准化。即：

def softmax(y):
    e_y = np.exp(y - np.max(y, axis=0))
    return e_y / np.sum(e_y, axis=0)  # axis = 0

您将正确地获得如下组成的(10,200)整形数组/矩阵：

array([[0.1, 0.1, 0.1, ..., 0.1, 0.1, 0.1],
       [0.1, 0.1, 0.1, ..., 0.1, 0.1, 0.1],
       [0.1, 0.1, 0.1, ..., 0.1, 0.1, 0.1],
       ...,
       [0.1, 0.1, 0.1, ..., 0.1, 0.1, 0.1],
       [0.1, 0.1, 0.1, ..., 0.1, 0.1, 0.1],
       [0.1, 0.1, 0.1, ..., 0.1, 0.1, 0.1]])

进一步演示：

# Allocate a (3,4) matrix composed of 0..11 elements
y = np.asmatrix(np.arange(12)).reshape(3,4)
print(softmax(y))

您将获得：

matrix([[3.29320439e-04, 3.29320439e-04, 3.29320439e-04, 3.29320439e-04],
        [1.79802867e-02, 1.79802867e-02, 1.79802867e-02, 1.79802867e-02],
        [9.81690393e-01, 9.81690393e-01, 9.81690393e-01, 9.81690393e-01]])

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