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 m = torch.distributions.Categorical(torch.tensor([0.05, 0.35, 0.15, 0.45])) for i in range(10): print('smaple index:',m.sample().item()) ### smaple index: 2 smaple index: 1 smaple index: 3 smaple index: 2 smaple index: 2 smaple index: 1 smaple index: 3 s...
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。
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 ...
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([...
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.distributions.Distribution`,所以可以共享一些公共的方法。以下是一些常用操作和方法的示例: 1.创建概率分布对象:...
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...
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_...
🐛 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...
m = Categorical(probs) action = m.sample() next_state, reward = env.step(action) loss = -m.log_prob(action) * reward loss.backward() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对照一下,这个-m.log_prob(action)应该对应上述公式:\(\log p\left(a \mid \pi^{\theta}(s)\right)\), 加负号的原...