Вызов функции в классе Python метода

На что-либо определенное внутри класса должно ссылаться квалифицированное имя, либо непосредственно на класс, либо на его экземпляр. Таким образом, самое простое решение здесь - это явный вызов NN.generate_random_nodes для рекурсивного вызова и self.generate_random_nodes в начальных вызовах к нему (показаны только методы с изменениями):

@staticmethod
def generate_random_nodes(dropout_prob, size):
    temp = np.random.binomial(1, dropout_prob, size)
    # Must explicitly qualify recursive call
    return temp if not sum(temp) else NN.generate_random_nodes(dropout_prob, size)

def compute_dropout(self, activations, dropout_prob = 0.5):
    [...]
    mult = np.copy(activations)          
    # Can call static on self just fine, and avoids hard-coding class name
    temp = self.generate_random_nodes(dropout_prob, size=activations.shape[0])
    mult[:,i] = temp            
    activations*=mult
    return activations

Обратите внимание, что в качестве реализации CPython подробно о Python 3.x, ссылка __class__ внутри метода, определенного в классе, создает область замыкания, которая дает вам доступ к классу, в котором он был определен, что позволяет вам избежать повторения, явно указав класс, поэтому generate_random_nodes может быть:

@staticmethod
def generate_random_nodes(dropout_prob, size):
    temp = np.random.binomial(1, dropout_prob, size)
    # Must qualify recursive call
    return temp if not sum(temp) else __class__.generate_random_nodes(dropout_prob, size)

, что имеет пару преимуществ:

1. Поиск вложенных областей действия __class__ немного быстрее, чем поиск глобальных областей действия NN, и
[ 1128] Если имя вашего NN класса изменяется во время разработки, вам вообще не нужно менять generate_random_nodes (потому что он неявно получает ссылку на класс, в котором он был определен).

Вы также можете (не полагаясь на детали реализации CPython) изменить его на classmethod, чтобы получить то же основное преимущество:

@classmethod
def generate_random_nodes(cls, dropout_prob, size):
    temp = np.random.binomial(1, dropout_prob, size)
    # Must qualify recursive call
    return temp if not sum(temp) else cls.generate_random_nodes(dropout_prob, size)

, поскольку classmethod s получают ссылку на класс, к которому они были вызваны (класс экземпляра, к которому они были вызваны, если вызван на экземпляре) Это небольшое злоупотребление classmethod (единственное предназначение classmethod предназначено для альтернативных конструкторов в иерархиях классов, где подклассы должны быть в состоянии быть созданы с использованием альтернативного конструктора без перегрузки его в подклассе); это совершенно законно, просто немного неортодоксально.

Как описано ниже в комментариях:

1. Python плох в рекурсии
2. Ваше условие рекурсии задом наперед (вы возвращаете temp только если sum его 0, что означает temp - массив всех нулей), что значительно увеличивает вероятность рекурсии и делает ошибку рекурсии почти наверняка для достаточно высоких аргументов dropout_prob / size.

Итак, вы хотите изменить temp if not sum(temp) else <recursive call> на temp if sum(temp) else <recursive call>, или для лучшей производительности / очевидности, учитывая, что это массив numpy, temp if temp.any() else <recursive call>. И хотя вероятность того, что ошибки рекурсии могут начаться с малой вероятности, может начаться, если вы хотите быть очень осторожным, просто перейдите на подход while, основанный на циклах, который не может рисковать неопределенной рекурсией:

@staticmethod
def generate_random_nodes(dropout_prob, size):
    while True:
        temp = np.random.binomial(1, dropout_prob, size)
        if temp.any():
            return temp