log_prob(x)用来计算输入数据x在分布中的对于概率密度的对数 x = torch.tensor([1, 10, 10, 1], dtype=torch.float32).reshape(-1, 2) dist.log_prob(x)>>> tensor([[ -0.9189, -0.9189], [-41.4189, -41.4189]]) 其中,x = [[1, 10], [10, 1]],这一个x包括两个数组[1, 10]和[10,...
有个很好的例子能看出log_prob(action)做了什么事: importtorchimporttorch.nn.functionalasF action_logits=torch.rand(5)action_probs=F.softmax(action_logits,dim=-1)dist=torch.distributions.Categorical(action_probs)action=dist.sample()print(dist.log_prob(action),torch.log(action_probs[action])) 会...
log_prob(x)用来计算输入数据x在分布中的对于概率密度的对数 x = torch.tensor([1, 10, 10, 1], dtype=torch.float32).reshape(-1, 2) dist.log_prob(x) >>> tensor([[ -0.9189, -0.9189], [-41.4189, -41.4189]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其中,x = [[1, 10], [10, 1]],这一个x...
5. **`.log_prob()` 方法**: - 由于一个随机向量样本对应一个概率值,`.log_prob()` 方法为每个形状为 `.event_shape` 的事件生成一个概率值。因此,`.log_prob()` 方法的输出维度就是 `.batch_shape`。 6. **`.sample()` 方法的 `sample_shape` 参数**: - `Distribution.sample()` 方法还有...
Can you provide an example where an unconstrained variable is transformed to the constrained space of probs, and where the gradients on that unconstrained variable differ between the two implementations of Categorical.log_prob()? When I try to compute grads in an end-to-end example they are ...
Suppose we have following code import torch torch.manual_seed(1) d = Normal(loc=torch.randn(10), scale=torch.rand(10)) d.log_prob(d.sample()).exp().max() It gives tensor(13.7150)
scale_tril（Tensor）-协方差的下三角因子，对角线为正值 因此，将scale_tril替换为covariance_matrix将...
样的功能。 另外补充几点: * log4cxx 可在运行中更改日志输出,如更改日志等级,输出文件,实际上是日志配置文件更改后会重新读取。 * log4cxx 可异步输出,所以日志IO输出不会拖慢主程序。
.step() tmp_grad = data.grad.data.cpu().numpy() if numpy.isnan(tmp_grad).any(): print "gradients contain 'nan'" print "gradient\n", tmp_grad break if i == (num_loop - 1): print "All gradients were calculated correctly" print "parameter\n", model._parameters print "prob\n"...