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。
🐛 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...
包括 EfficientNet、 ResNet 和 Transformers，都是由一组灵活深度和宽度的结构组成。
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...
🐛 Bug When sampling from a torch.distributions.Categorical distribution initialized with a few distributions (e.g. 2 distributions each with 2**16 categories) the sample() functions allocates unnecessary huge amount of memory. To Reprodu...
step(t, state, out, images, None, *args, mode='feedback') distr = distributions.Categorical(logits=out) out = distr.sample() outputs.append(out) log_probs.append(distr.log_prob(out)) return torch.cat([o.unsqueeze(1) for o in outputs], 1), torch.cat([o.unsqueeze(1) for o in...