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]]) 其中,x = [[1, 10], [10, 1]],这一个x包括两个数组[1, 10]和[10,...
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...
log_prob = F.log_softmax(input_tensor, dim=-1) prob = torch.exp(log_prob) return F.nll_loss( ((1 - prob) ** self.gamma) * log_prob, target_tensor, weight=self.weight, reduction=self.reduction ) 使用自定义的损失函数: weights = torch.ones(7) loss = FocalLoss(gamma=2, weight=...
log_prob = torch.nn.functional.log_softmax(score, dim=1) loss = -torch.sum(log_prob * smoothed_labels) / N optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Mixup训练 beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha) ...
loss = -m.log_prob(action) * reward #m.log_prob(action) 就是 logp #reward就是前面的r #这里用负号是因为强化学习是梯度上升 loss.backward() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 2 包所涉及的类 ...
log_prob = torch.nn.functional.log_softmax(score, dim=1) loss = -torch.sum(log_prob * smoothed_labels) / N optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Mixup beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha) ...
return -gmm.log_prob(x) def extra_repr(self) -> str: info = f" n_features={self.n_features}, n_components={self.n_components}, [init_scale={self.init_scale}]" return info @property def device(self): return next(self.parameters()).device ...
log_prob = torch.log(policy[action]) log_probs.append(log_prob)ifdone:breakstate = next_state R = torch.zeros(1,1)ifnotdone: _, R =self.local_model(next_state) loss =0foriinreversed(range(len(rewards))): R =self.gamma * R + rewards[i] ...
在实践中, 我们将从网络输出中采样一个动作, 将这个动作应用于一个环境中, 然后使用log_prob构造一个等效的损失函数. 请注意, 我们使用负数是因为优化器使用梯度下降, 而上面的规则假设梯度上升. 有了确定的策略, REINFORCE的实现代码如下: 代码语言:javascript ...