Categorical 踩坑记录 参考文献 pytorch distributions 包简介 分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数,用来构建随机计算图和对随机梯度估计器进行优化。这个包通延续TensorFlow distribution包的设计思路。直接通过随机样本进行反向传播是不可实现的。采用the score function estimator/likelihood ratio estimator/REINFORCE和path...
logits 将返回此标准化值。 >>>m = Categorical(torch.tensor([0.25,0.25,0.25,0.25]))
方法1 可以使用 PyTorch 中的torch.distributions模块实现两点分布采样。具体来说,可以使用Categorical分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8,然后调用sample()方法进行采样。 下面是实现上述功能的代码示例: import torch # 创建 Categorical 分布(数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8) probs = torch.tensor([0.2...
这个损失函数的计算公式为: ``` Categorical Crossentropy = -1/batch_size * (sum(Y*log(p)) + (1-Y)*log(1-p)) ``` 其中,`Y`是目标值(one-hot编码),`p`是预测值(模型输出)。注意,这里的`p`是通过softmax函数转换过的,所以它的值域在0到1之间。
具体来说,可以使用 Categorical 分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8,然后调用 sample() 方法进行采样。可以先使用 torch.ones() 和 torch.zeros() 函数生成分别包含20个数字1和80个数字2的张量,然后使用 torch.cat() 函数将它们拼接在一起,再使用 torch.randperm() 函数对其进行打乱。
y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] ## 数据分割 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=28, train_size=0.6) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 3.数据SVM分类器构建 ...
loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_...
实现的时候,会先从网络输出构造一个分布,然后从分布中采样一个action,将action作用于环境,然后使用log_prob()函数来构建一个损失函数,代码如下(PyTorch官方提供): probs = policy_network(state) # Note that this is equivalent to what used to be called multinomial m = Categorical(probs) action = m.sam...
实际上流行的神经网络系列，包括 EfficientNet、 ResNet 和 Transformers，都是由一组灵活深度和宽度的结构...
probs=policy_network(state)# Note thatthisis 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