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...
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, 0.8])dist = torch.distributions.Categorical(probs)# 从分布中采样100个样本samples = dist.sample(torch.Size([100]))# 统计样本中数字1和数字2的数量count_1 = torch.sum(samples == 0)count_2 ...
categorical) # Save target and predictors self.X = self.students_frame.drop(self.target, axis=1) self.y = self.students_frame[self.target] def __len__(self): return len(self.students_frame) def __getitem__(self, idx): # Convert idx from tensor to list due to pandas bug (that ...
class torch.distributions.categorical(probs) 其作用是创建以参数probs为标准的类别分布,样本是来自“0,...,K-1”的整数,K是probs参数的长度。也就是说,按照probs的概率,在相应的位置进行采样,采样返回的是该位置的整数索引。 如果probs是长度为K的一维列表,则每个元素是对该索引处的类进行采样的相对概率。
not enough non-negative category to sample) at ../aten/src/TH/generic/THTensorRandom.cpp:320 >>>torch.multinomial(weights,4, replacement=True) tensor([ 2, 1, 1, 1]) torch.distributions.categorical.Categorical class torch.distributions.categorical.Categorical(probs=None, logits=None, validate_...
比如: 我要抽 [0, 1, 2] 三个物体,共100次,那我希望: 0能抽到20次左右 1能抽到70次左右 2能抽到30次左右 x=torch.Tensor([2,7,3])#20次,70次,30次m=torch.distributions.Categorical(x)re=[0,0,0]#三个数抽到的个数foriinrange(100):re[m.sample()]+=1#sample就是抽一次plt.bar([...
probs = policy_network(state)#在状态state的时候,各个action的概率m = Categorical(probs)#分类概率action = m.sample()#采样一个actionnext_state, reward = env.step(action)#这里为了简化考虑,一个episode只有一个actionloss = -m.log_prob(action) * reward#m.log_prob(action) 就是 logp#reward就是...
probs = policy_network(state) # Note that this is 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() 对照一下,这个-m.log_prob(action)应该对应上述公...
loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_...
实际上,因为采样的输出结果是离散的,无法直接求导,所以不能使用反keh.distributions.Categorical类,pytorch还支持其它分布。比如torch.distributions.Normal类支持连续的正太分布的采样,可以用于连续的强化学习的策略。 十二,torch.hub模块 该模块提供了一系列预训练的模型供用户使用。比如,可以通过torch.hub.list函数来获取...