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...
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...
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([0,1,2],re)
pip install torch-distributions ``` 安装完成后,可以通过以下方式引入它: ```python import torch import torch.distributions as distributions ``` PyTorch Distributions提供了很多常见的概率分布类,比如正态分布(Normal)、伯努利分布(Bernoulli)、多项式分布(Categorical)等等。这些概率分布类都继承自`torch.distribution...
:obj:`torch.distributions.Normal` distribution, prior to being transformed with `tanh`. """z = self._normal.rsample(sample_shape)returnz, torch.tanh(z) 开发者ID:rlworkgroup,项目名称:garage,代码行数:23,代码来源:tanh_normal.py 示例6: generate_samples_params ...
🐛 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...
the last dimension. attr:`logits`will return this normalized value.See also: :func:`torch.distributions.Categorical` for specifications of:attr:`probs` and :attr:`logits`.Example::>>> m = OneHotCategorical(torch.tensor([ 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 ]))>>> m.sample() # equal probability ...
torch.distributions.Categorical(logits=self.eval().double().forward(obs)) .sample() .item() ) 開發者ID:zykls,項目名稱:whynot,代碼行數:26,代碼來源:utils.py 示例2: test_n_additions_via_scalar_multiplication ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importfloat...
要提高神经网络性能并使其适配可用计算资源，一个常见做法是调整结构的深度和宽度。实际上流行的神经网络...