如图,这是N(1, 1)的概率密度函数在x=1时的取值,从图上大概看出在0.4左右,与dist.log_prob(x).exp()的结果一致 再举一个例子: 1mu = torch.tensor([1, 10], dtype=torch.float32)2sigma = torch.tensor([[1, 10], [5, 6]], dtype=torch.float32)3distribution1
fromtorch.distributionsimportNormal normal.sample() sample()就是直接在定义的正太分布上采样 normal.rsample() rsample()不是在定义的正太分布上采样,而是先对标准正太分布N(0,1)进行采样,然后输出: mean+std×采样值 normal.log_prob(c) log_prob(value)是计算value在定义的正太分布中对应的概率的对数 参考...
Normal(means, sigma)的目的在于设置一个高斯分布 其中means的形状和sigma的形状可以不一致,遵循广播原理 from torch.distributions import Normal mu = torch.tensor([1, 10], dtype=torch.float32) sigma = torch.tensor([1], dtype=torch.float32) dist = Normal(mu, sigma) # 设置高斯分布的均值和方差 d...
normal_(mean=0, std=0.01) # 以正态分布in-place填充tensor, 等价于normal_(0, 0.01) tensor.fill_(0) # 意义同上,常用于weight初始化 PyTorch模块解读 OpenMMLab:PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解461 赞同 · 15 评论文章 Tensor操作 torch.cat() torch.cat(seq, dim=0, out=None) ...
torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if layer.bias is not None: torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0) elif isinstance(layer, torch.nn.BatchNorm2d): torch.nn.init.constant_(layer.weight, val=1.0) ...
(layer, torch.nn.BatchNorm2d): torch.nn.init.constant_(layer.weight, val=1.0) torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0) elif isinstance(layer, torch.nn.Linear): torch.nn.init.xavier_normal_(layer.weight) if layer.bias is not None: torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0) ...
Consider normal_ as a special operation in the remove mutation pass (#52175).Updated set_stream API to change the device (#53741).Only run ReplaceWithCopy pass when enable_out_variant is true (#54111).Disable dfusion group that is not supported by XPU device (#54239)....
本教程使用 PyTorch 和 Horovod 估算器运行训练过程。 先决条件 Azure Synapse Analytics 工作区,其中 Azure Data Lake Storage Gen2 存储帐户配置为默认存储。 你需要成为所使用的 Data Lake Storage Gen2 文件系统的存储 Blob 数据参与者。 在Azure Synapse Analytics 工作区中创建支持 GPU 的 Apache Spark 池。
This may cause newValueErrorsin models that rely on unsupported behavior, e.g.Categorical.log_prob()applied to continuous-valued tensors (only {0,1}-valued tensors are supported). Such models should be fixed but the previous behavior can be recovered by disabling argument validation using the ...
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。