使用 numpy.random.randn() 在 numpy 中初始化隨機權重矩陣時出現“TypeError: an integer is required”

Question

所以我使用 numpy 從矩陣構建神經網絡，我有以下初始化代碼：

for i in xrange(self.num_layers-1):
    self.params['W%d' % i] = np.random.randn(input_dim, hidden_dims) * weight_scale
    self.params['b%d' % i] = np.zeros(hidden_dims)

所有變量都是預定義的；

type(input_dim) == integer
type(hidden_dims) == integer
type(self.num_layers) == integer
weight_scale == 1e-3

但是，當我部署它時，出現以下錯誤：

Traceback (most recent call last):
  File "...", line 201, in __init__
self.params['W%d' % i] = np.random.randn(input_dim, hidden_dims) * weight_scale
  File "mtrand.pyx", line 1680, in mtrand.RandomState.randn (numpy/random/mtrand/mtrand.c:17783)
  File "mtrand.pyx", line 1810, in mtrand.RandomState.standard_normal (numpy/random/mtrand/mtrand.c:18250)
  File "mtrand.pyx", line 163, in mtrand.cont0_array (numpy/random/mtrand/mtrand.c:2196)
TypeError: an integer is required

我已嘗試搜索此錯誤，但無法獲得任何相關匹配項。 知道出了什么問題嗎？ 我也嘗試過使用 np.random.normal(scale=weigh_tscale, size=(input_dim, hidden_​​dims)) 並且我收到了相同的

'TypeError: an integer is required'

提前感謝您提供任何線索！

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更新：這是使用 python2，而不是 3

Answer 1

您將range拼錯為xrange 。 這將解決您的問題。

for i in range(self.num_layers-1):
    self.params['W%d' % i] = np.random.randn(input_dim, hidden_dims) * weight_scale
    self.params['b%d' % i] = np.zeros(hidden_dims)

否則， np.random.randn(input_dim, hidden_dims)不應像np.random.randn((input_dim, hidden_dims))那樣是雙括號中的度量大小