pytorch distributions 包简介 Score function Pathwise derivative 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 sc...
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。
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...
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([0,1,2],re)
简介: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。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...
🐛 Bug When torch.distributions.Categorical is initialized with probs, the implementation normalizes it even if it is already normalized. However, if we give normalized values to probs, this normalization leads to incorrect gradients. Thi...
torch.distributions.categorical.Categorical( probs=None, logits=None, validate_args=None) 样本是来{0,...,K−1} 的整数,其中 K 是 probs.size(-1)。 2.6.1 函数 2.6.2 注意: 创建分类分布时候的Tensor中元素的和可以不是1,最后归一化到1即可 ...
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() Pathwise derivative 实现这些随机/策略梯度的另一种方...
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 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...