4. 张量限幅 4.1 tf.clip_by_value() tf.clip_by_value(tensor, min, max) 对tensor限幅,将一个张量的值限制在指定的最大值和最小值之间。 # 根据数值来限幅 a = tf.range(10) # 把数据值限制在2-7之间,张量a中的值小于2的都返回2,大于7的都返回7 tf.clip_by_value(a,2,7) 1. 2. 3. 4...
# tf.clip_by_value 是一种防止 y 过大或过小的函数,相当于 max(min(y, 1.0), 1e-10) cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0))) # 你将这个转写成 PyTorch 版本,放在评论区呗 # 前几天学习过了 troch.clamp 函数哦 cross_entropy = -torch.mean...
1 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域。 1 2 3 4 5 6 a = t.arange(0,6).view(2,3) print("a:",a) print("t.cos(a):",t.cos(a)) print("a % 3:",a % 3) # t.fmod(a, 3) print("a ** 2:",a ** 2) # t.pow(a, 2) prin...
cross_entropy= -tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)) \+ (1-y_)*tf.log(tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0))) optimizer=tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.05).minimize(cross_entropy) 训练循环: epoch = 1000with tf.compat.v1.Session() ...
"this error and scale the gradients by the non-finite norm anyway, " "set `error_if_nonfinite=False`" ) # 根据当前的总范数与最大范数的比值来计算裁剪系数 clip_coef。添加 1e-6 是为了避免除零错误 clip_coef = max_norm / (total_norm + 1e-6) ...
(hid,w1),b1) out = tf.nn.softmax(out) return out y = net(x) cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)) \ + (1-y_)*tf.log(tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0))) optimizer=tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.05)....
value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理,# 相比torch.view,torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。tensor = torch.rand(2,3,4)shape = (6, 4)tensor = torch.reshape(tensor, shape) ...
for name, param in model.named_parameters():if 'out_proj.bias' not in name:# clip weights but not bias for out_projtorch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.name...
value=torch.rand(1).item() 张量形变 代码语言:javascript 复制 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理, # 相比torch.view,torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。 tensor=torch.rand(2,3,4)shape=(6,4)tensor=torch.reshape(tensor,shape) ...
class Agent:...@staticmethod@rpc.functions.async_executiondef select_action_batch(agent_rref, ob_id, state):self = agent_rref.local_value()self.states[ob_id].copy_(state)future_action = self.future_actions.then(lambda future_actions: future_actions.wait()[ob_id].item())with self.lock:...