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...
🐛 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...
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...
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。
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importdistributions[as 别名]defget_alphas_betas( self, as_numpy: bool = True )-> Dict[str, Union[torch.Tensor, np.ndarray]]:# Return parameters of Bernoulli Betadistributionsin a dictionaryoutputs = {} ...
categorical_dist = distributions.Categorical(torch.tensor([0.1, 0.3, 0.6])) ``` 2.计算概率密度函数: ```python #计算正态分布在某个点的概率密度函数值 x = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0]) pdf = normal_dist.log_prob(x) #计算伯努利分布的概率密度函数值 x = torch.tensor([0, 1, 0]) pd...
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([0,1,2],re)...
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...
m=torch.distributions.Categorical(torch.Tensor([1,2,4])) m.enumerate_support()#tensor([0, 1, 2])m.probs#tensor([0.1429, 0.2857, 0.5714]) 3 log_probs 很多分类都有这样一个函数log_probs,我们就统一说一下 假设m是一个torch的分类,那么m.log_prob(action)相当于 ...