讲解reduce_sum()出现"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"

在使用NumPy的reduce_sum()函数时，有时候可能会遇到错误信息："got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"。这个错误信息是由于NumPy的版本更新引入了变化，keepdims参数取代了旧版的keep_dims参数。在本篇文章中，我们将详细解释这个错误信息的原因，并展示如何正确使用reduce_sum()函数。

错误信息解释

在早期版本的NumPy中，reduce_sum()函数接受一个名为keep_dims的关键字参数，用于指定是否保留减少的维度。然而，随着NumPy版本的更新，keep_dims参数被改为keepdims，以更符合命名约定。 因此，当我们在新版NumPy中使用旧版的代码时，可能会遇到上述错误信息。Python解释器无法识别keep_dims作为一个有效的关键字参数。

正确使用reduce_sum()

为了解决这个问题，我们需要将keep_dims参数修改为keepdims，以匹配新版NumPy的命名约定。下面是一个示例：

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import numpy as np
# 创建一个多维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 使用reduce_sum()函数计算数组元素的和，并保留维度
result = np.reduce_sum(arr, axis=0, keepdims=True)
print("结果：", result)

在这个示例中，我们创建了一个2x2的数组arr，然后使用reduce_sum()函数计算了数组元素的和，并使用了keepdims=True参数来保留计算结果的维度。 注意，我们使用的是新版NumPy中的reduce_sum()函数，而不是旧版的reduce_sum()函数。 当代码执行时，你将看到正确的计算结果，而不再会遇到"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"的错误信息。

下面是一个示例，展示了在机器学习中如何使用reduce_sum()函数计算损失函数的和。

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import numpy as np
# 模拟训练数据和标签
predictions = np.array([[0.2, 0.8], [0.6, 0.4], [0.4, 0.6]])
labels = np.array([[1, 0], [0, 1], [0, 1]])
# 计算交叉熵损失
loss = -labels * np.log(predictions)
# 使用reduce_sum()函数计算损失函数的和
total_loss = np.reduce_sum(loss)
# 打印计算结果
print("总损失：", total_loss)

在这个示例中，我们模拟了一组模型的预测predictions和相应的标签labels。我们使用交叉熵损失函数来计算每个预测和标签之间的损失。 然后，我们使用reduce_sum()函数来计算损失函数的总和。通过将reduce_sum()应用于loss数组，它会将所有元素相加起来，得到总损失。 最后，我们打印出计算的结果，就是总损失的值。 这个示例中的应用场景可以是机器学习模型的训练过程中，使用交叉熵损失函数来评估模型的性能。通过计算损失函数的总和，我们可以得到模型在整个训练数据集上的损失情况。

reduce_sum()是NumPy库中的一个函数，用于计算数组元素的和。它可以在指定的轴上对数组进行求和操作，从而降低数组的维度。 函数定义：

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numpy.reduce_sum(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False, initial=0)

参数说明：

• a：输入数组。
• axis：要沿着哪个轴进行求和操作。默认情况下（axis=None），对整个数组进行求和操作。设置为整数值，则对指定的轴进行求和；设置为元组或列表，则对多个轴进行求和。
• dtype：指定结果的数据类型，默认为None，表示保持数组的数据类型。
• keepdims：指定是否保持降维后的数组维度。默认为False，即结果将降低维度；设置为True，则结果将保持与输入数组相同的维度。
• initial：初始值，用于在计算数组元素和时加上一个初始值，默认为0。 返回值：计算得到的数组或者标量值。 示例代码：

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import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sum_result = np.reduce_sum(arr)
print("总和：", sum_result)

在这个示例中，我们定义了一个2x3的数组arr，然后使用reduce_sum()函数计算了整个数组的元素和。函数的默认行为是对整个数组进行求和，所以我们不需要指定axis参数。 最后，我们打印出计算得到的总和。 reduce_sum()函数的应用场景很多，包括计算统计量（例如平均值、方差等）、计算损失函数、降维操作等。它是对多维数组进行求和操作时的常用工具。

总结

当我们在使用NumPy的reduce_sum()函数时，若遇到错误信息"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"，这是由于旧版的keep_dims参数被新版的keepdims参数所取代所致。 为了修正该错误，我们需要将旧版代码中的keep_dims参数修改为keepdims，以符合新版NumPy的命名约定。 希望本篇文章能帮助你理解如何解决"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"的错误，并顺利使用reduce_sum()函数进行数组元素计算。