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
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=...
对似然函数取对数,有log(prob)=∑ip∗log(q)对于prob和log(prob),预测和真实越接近,他们的值越大。但深度学习里的优化目标是要让损失函数更小,所以这个log(prob)不能直接作为损失函数,需要在前面加上负号。 把-log(prob)作为损失函数,就能达到损失函数越小,prob值越大,预测与真实越接近的效果,以此来作为预...
- 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()` 方法还有一个参数 `sample_shape`,它表示从...
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 ...
sum(log_prob * smoothed_labels) / N optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Mixup训练 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha) for images, labels in train_loader: images, labels = images.cuda(), ...
首先需要对原始的GaussianMixModel做一个小的修改,并将输出从return -gmm.log_prob(x)更改为return gmm.log_prob(x)。因为我们没有在训练循环中直接尝试减少这个值,所以它被用作我们分类分配的logits。 新的模型就变成了…… classGaussianMixModel(torch.nn.Module)...
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] ...
importtorchnormalized_probs=torch.tensor([[0.2,0.8]],dtype=torch.float32,requires_grad=True)dist=torch.distributions.Categorical(probs=normalized_probs)sample=dist.sample()dist.log_prob(sample).sum().backward()print(normalized_probs.grad,sample)>>>tensor([[4.,-1.]])tensor([0]) ...