Numpy中的Sigmoid函数
Numpy中的Sigmoid函数
提问于 2020-03-18 12:10:03
为了快速计算，我必须在Numpy中实现我的sigmoid函数，这是下面的代码
def sigmoid(Z):
"""
Implements the sigmoid activation in bumpy
Arguments:
Z -- numpy array of any shape
Returns:
A -- output of sigmoid(z), same shape as Z
cache -- returns Z, useful during backpropagation
"""
cache=Z
print(type(Z))
print(Z)
A=1/(1+(np.exp((-Z))))
return A, cache还提供了一些相关信息：
Z=(np.matmul(W,A)+b)Z的类型是：
<class 'numpy.ndarray'>不幸的是，我得到了一个：“一元-的坏操作数类型：'tuple‘”，我一直试图解决这个问题，没有任何运气，我很感激任何建议。最好的
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-03-18 15:24:40
这对我有用。我认为不需要使用缓存，因为你已经初始化了它。试试下面的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
z = np.linspace(-10, 10, 100)
def sigmoid(z):
return 1/(1 + np.exp(-z))
a = sigmoid(z)
plt.plot(z, a)
plt.xlabel("z")
plt.ylabel("sigmoid(z)")Stack Overflow用户
发布于 2022-11-06 13:55:41
您很可能会看到此错误，因为您的Z (类型为numpy.ndarray )包含一个元组。例如，考虑Z的这个定义。
Z = np.array([1, (1, 2, 3), 3])如果您在这个sigmoid上运行您的Z函数，它将打印Z是一个numpy.ndarray，但是生成您得到的TypeError，因为numpy在Z的成员之间广播一元否定，其中一个是元组，而tuple不实现一元否定。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60746851
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