在上述示例中,我们首先创建了一个大小为(1, n)的一行张量probs表示概率分布。然后,我们使用torch.distributions.Categorical类来创建一个Categorical分布对象m。该分布由给定的概率分布probs定义。接下来,我们使用sample()方法从分布中生成10个样本,并将其存储在samples中。最后,我们打印输出了生成的样本。 请注意,sampl...
在这里用[1.0,1.0]表示Categorical分布应该从每个独立的轴上均匀取样。为了验证它是否有效,我们将绘制每个分布的值… A_samp = A_dist.sample( (500,))B_samp = B_dist.sample( (500,))mix_samp = mix_dist.sample( (500,))plt.figure( figsize=(6,6))...
在这里用[1.0,1.0]表示Categorical分布应该从每个独立的轴上均匀取样。为了验证它是否有效,我们将绘制每个分布的值… A_samp = A_dist.sample( (500,)) B_samp = B_dist.sample( (500,)) mix_samp = mix_dist.sample( (500,)) plt.figure( figsize=(6,6)) for name, sample in zip( ['A', '...
我们可以结合torch.distributions.Categorical进行采样，然后使用对数求导技巧来规避这个问题。当然，除了服从多项式分布的torch.distributions.Categorical类，PyTorch还支持其他的分布（包括连续分布和离散分布），比如torch.distributions.Normal类支持连续的正态分布的采样，可以用于连续的强化学习的策略。12.torch.hub模块 torch....
probs = policy_network(state) # Note that this is equivalent to what used to be called multinomial m = Categorical(probs) action = m.sample() next_state, reward = env.step(action) loss = -m.log_prob(action) * reward loss.backward() Pathwise derivative 实现这些随机/策略梯度的另一种方...
Pytorch中的强化学习 torch.distributions.Categorical() 功能:根据概率分布来产生sample,产生的sample是输入tensor的index 如: >>> m = Categorical(torch.tensor([ 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 ])) >>> m.sample() # equal probability of 0, 1, 2, 3 tensor(3)...
在这里用[1.0,1.0]表示Categorical分布应该从每个独立的轴上均匀取样。为了验证它是否有效,我们将绘制每个分布的值… A_samp = A_dist.sample( (500,)) B_samp = B_dist.sample( (500,)) mix_samp = mix_dist.sample( (500,)) plt.figure( figsize=(6,6)) ...
现在的代码如下：probs = policy_network(state)# NOTE: categorical is equivalent to what used to be called multinomialm = torch.distributions.Categorical(probs)action = m.sample()next_state, reward = env.step(action)loss = -m.log_prob(action) * rewardloss.backward()新的功能 1、目前，有些...
train_labels += [i] *100 train_labels = np.array(train_labels) train_labels = to_categorical(train_labels).astype("float32") sample_1 = [random.random() for i in range(len(train_data))] for i in range(len(train_data)): floor = i / 100 train_labels[i][floor] = sample_1[...
distributions.Categorical(action_probs) action = dist.sample() print(dist.log_prob(action), torch.log(action_probs[action])) 会发现输出的值相等。说明 dist.log_prob(action) 同torch.log(action_probs[action]) 等价。总的来说,会输出这个 action 概率的 log 值。