# 需要导入模块: from torch.nn import functional [as 别名]# 或者: from torch.nn.functional importkl_div[as 别名]defwarmup_train(model, train_loader, eva_loader, args):optimizer = SGD(model.parameters(), lr=args.warmup_lr, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay)forepochin...
policyself._act = U.function([ob_no], [sampled_ac_na, ac_dist, logprobsampled_n])# Generate a new action and its logprob#self.compute_kl = U.function([ob_no, oldac_na, oldlogprob_n], kl) # Compute (approximate) KL divergence between old policy and new policyself.compute_kl =...
kl_div(p,q).sum() 1. 这里的kl_div(p, q)计算了p和q之间的KL离散度,然后我们使用sum函数对所有元素进行求和,得到最终的KL离散度。 完整代码示例 下面是完整的代码示例: importnumpyasnpfromscipy.specialimportkl_div p=[0.2,0.3,0.5]q=[0.1,0.4,0.5]kl_div(p,q).sum() 1. 2. 3. 4. 5. 6...
kl_div = F.kl_div(q_tensor.log(), p_tensor, reduction='batchmean') 1. 2. 3. 其中,q_tensor.log()表示对概率分布 Q 中的每个元素取对数;p_tensor表示概率分布 P 在 PyTorch 中的张量表示;reduction='batchmean'表示将每个样本的 KL散度求平均值,得到整个 batch 的 KL散度。 需要注意的是,KL散...
计算KL散度 kl_divergence = kl_div(p, q) print("KL散度:", kl_divergence) 在这个例子中,我们定义了两个概率分布p和q,然后使用kl_div函数计算它们之间的KL散度。 集群指标(Clustering Index)是一种评估聚类效果的指标,它可以帮助我们了解聚类结果的质量,常见的集群指标有轮廓系数(Silhouette Coefficient)和Cal...
kl_div = kl_divergence(p, q) print("KL Divergence: ", kl_div) 这个代码示例定义了一个kl_divergence函数,它接受两个概率分布作为输入,并返回它们之间的KL散度。注意,这个函数使用了SciPy库的entropy函数来计算对数,但是你也可以手动计算这些对数。另外,这段代码没有包含任何错误检查或异常处理,所以你可能需...
but when I use nn.KLDivLoss() , output still be negative, I really dont know whycan somebody help me? thanks!Here is my code Model Codeclass posClassfication_new(nn.Module): def __init__(self): super(posClassfication_new, self).__init__() self.start_task = nn.Sequential( nn....
KL散度是不对称的,交换P、Q的位置将得到不同结果。 在这里插入图片描述 python3代码: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportscipy.stats p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])defKL_divergence(p,q):returnscipy.stats.entropy(p,q)print(KL_divergence(p,q))...
接着,编写函数计算两个正态分布的KL散度: ```python def kl_div(dist1, dist2): """ 计算两个正态分布之间的KL散度 :param dist1: 第一个正态分布 :param dist2: 第二个正态分布 :return: KL散度 """ pdf1 = norm.pdf(dist1.mu, dist1.sigma) pdf2 = norm.pdf(dist2.mu, dist2.sigma)...
return F.kl_div(F.log_softmax(outputs / temperature, dim=1), soft_targets.detach(), reduction='batchmean') optimizer = torch.optim.Adam(student_model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练学生模型 for inputs, labels in dataloader: ...