tf.cast转pytorch

时间: 2023-07-01 21:26:45 浏览: 247
在 PyTorch 中,可以使用 `tensor.type()` 或 `tensor.to(dtype)` 方法来实现 `tf.cast` 的功能,其中 `dtype` 参数可以指定目标数据类型。例如,将一个 FloatTensor 转换为 IntTensor,可以使用以下代码: ```python import torch float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) int_tensor = float_tensor.to(torch.int) ``` 此外,还可以使用 `tensor.float()`、`tensor.double()`、`tensor.long()` 等方法来转换数据类型。例如,将一个 IntTensor 转换为 FloatTensor,可以使用以下代码: ```python import torch int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) float_tensor = int_tensor.float() ```
相关问题

讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image,masked_response_function): masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) ##9,31 hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:,1:-1, 1:-1,:] #裁切中心部分 batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31]) #padding到 h,w responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) response_img = hyper_spectral_image*responsehxw response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) #,keepdims=True # 预期 shape: (batch, height, width, 1) return response_img

将 TensorFlow 代码转换为 PyTorch 代码,可以按照以下步骤进行: 1. 导入 PyTorch 库和相关模块: ```python import torch import torch.nn.functional as F ``` 2. 将 `tf.cast` 方法替换为 `torch.Tensor.to()` 方法: ```python # TensorFlow 代码 masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) # PyTorch 代码 masked_response_function = masked_response_function.to(hyper_spectral_image.dtype) ``` 3. 将 `tf.reshape` 方法替换为 `torch.Tensor.view()` 方法: ```python # TensorFlow 代码 response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31]) # PyTorch 代码 response3x3 = masked_response_function.view(3, 3, 31) ``` 4. 将 `tf.tile` 方法替换为 `torch.Tensor.repeat()` 方法: ```python # TensorFlow 代码 responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) # PyTorch 代码 responsehxw = response3x3.repeat(h // 3, w // 3, 1) ``` 5. 将 `tf.reduce_sum` 方法替换为 `torch.sum()` 方法: ```python # TensorFlow 代码 response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) # PyTorch 代码 response_img = torch.sum(response_img, dim=-1) / torch.sum(responsehxw, dim=-1) ``` 6. 将 TensorFlow 的 `None` 替换为 PyTorch 的 `None`: ```python # TensorFlow 代码 keepdims=True # PyTorch 代码 keepdim=True ``` 7. 将 TensorFlow 的 `shape` 属性替换为 PyTorch 的 `size()` 或 `shape` 方法: ```python # TensorFlow 代码 batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape # PyTorch 代码 batch_size, h, w, c = hyper_spectral_image.size() ``` 最终的 PyTorch 代码如下: ```python import torch import torch.nn.functional as F def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image, masked_response_function): masked_response_function = masked_response_function.to(hyper_spectral_image.dtype) hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:, 1:-1, 1:-1, :] batch_size, h, w, c = hyper_spectral_image.size() response3x3 = masked_response_function.view(3, 3, 31) responsehxw = response3x3.repeat(h // 3, w // 3, 1) response_img = hyper_spectral_image * responsehxw response_img = torch.sum(response_img, dim=-1) / torch.sum(responsehxw, dim=-1, keepdim=True) return response_img ```

给出基于pytorch强化学习SAC算法对Swimmer-v3训练输出的policy.pth、actor.pth和critic.pth模型的代码,写出如何转化成tensorflow lite,并部署到esp32中

这是一个比较复杂的问题,需要分为几个步骤来完成。 首先,我们需要使用PyTorch实现SAC算法来训练Swimmer-v3环境。这个过程可以参考OpenAI Gym官方文档,具体实现代码如下: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import gym import numpy as np import random # 定义策略网络 class Policy(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256): super(Policy, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim) def forward(self, state): x = torch.relu(self.fc1(state)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 定义Q网络 class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim+action_dim, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, 1) def forward(self, state, action): x = torch.cat([state, action], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 定义重要性采样函数 def logprob(mu, log_std, action): var = torch.exp(2*log_std) logp = -0.5 * torch.sum(torch.pow(action-mu, 2)/var + 2*log_std + np.log(2*np.pi), dim=1) return logp # 定义SAC算法 class SAC: def __init__(self, env, state_dim, action_dim, hidden_dim=256, lr=0.001, gamma=0.99, tau=0.01, alpha=0.2, buffer_size=1000000, batch_size=256, target_entropy=None): self.env = env self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.lr = lr self.gamma = gamma self.tau = tau self.alpha = alpha self.buffer_size = buffer_size self.batch_size = batch_size self.target_entropy = -action_dim if target_entropy is None else target_entropy self.policy = Policy(state_dim, action_dim, hidden_dim).to(device) self.policy_optimizer = optim.Adam(self.policy.parameters(), lr=lr) self.q1 = QNet(state_dim, action_dim, hidden_dim).to(device) self.q2 = QNet(state_dim, action_dim, hidden_dim).to(device) self.q1_optimizer = optim.Adam(self.q1.parameters(), lr=lr) self.q2_optimizer = optim.Adam(self.q2.parameters(), lr=lr) self.value = QNet(state_dim, action_dim, hidden_dim).to(device) self.value_optimizer = optim.Adam(self.value.parameters(), lr=lr) self.memory = [] self.steps = 0 self.episodes = 0 def select_action(self, state, test=False): state = torch.FloatTensor(state).to(device) with torch.no_grad(): mu = self.policy(state) log_std = torch.zeros_like(mu) action = mu + torch.exp(log_std) * torch.randn_like(mu) action = action.cpu().numpy() return action if test else np.clip(action, self.env.action_space.low, self.env.action_space.high) def update(self): if len(self.memory) < self.batch_size: return state, action, reward, next_state, done = self.sample() state = torch.FloatTensor(state).to(device) action = torch.FloatTensor(action).to(device) reward = torch.FloatTensor(reward).unsqueeze(-1).to(device) next_state = torch.FloatTensor(next_state).to(device) done = torch.FloatTensor(done).unsqueeze(-1).to(device) with torch.no_grad(): next_action, next_log_prob = self.policy.sample(next_state) next_q1 = self.q1(next_state, next_action) next_q2 = self.q2(next_state, next_action) next_q = torch.min(next_q1, next_q2) - self.alpha * next_log_prob target_q = reward + (1-done) * self.gamma * next_q q1 = self.q1(state, action) q2 = self.q2(state, action) value = self.value(state) q1_loss = nn.MSELoss()(q1, target_q.detach()) q2_loss = nn.MSELoss()(q2, target_q.detach()) value_loss = nn.MSELoss()(value, torch.min(q1, q2).detach()) self.q1_optimizer.zero_grad() q1_loss.backward() self.q1_optimizer.step() self.q2_optimizer.zero_grad() q2_loss.backward() self.q2_optimizer.step() self.value_optimizer.zero_grad() value_loss.backward() self.value_optimizer.step() with torch.no_grad(): new_action, new_log_prob = self.policy.sample(state) q1_new = self.q1(state, new_action) q2_new = self.q2(state, new_action) q_new = torch.min(q1_new, q2_new) - self.alpha * new_log_prob policy_loss = (self.alpha * new_log_prob - q_new).mean() self.policy_optimizer.zero_grad() policy_loss.backward() self.policy_optimizer.step() self.alpha = max(0.01, self.alpha - 1e-4) for target_param, param in zip(self.value.parameters(), self.q1.parameters()): target_param.data.copy_(self.tau * param.data + (1 - self.tau) * target_param.data) for target_param, param in zip(self.value.parameters(), self.q2.parameters()): target_param.data.copy_(self.tau * param.data + (1 - self.tau) * target_param.data) self.steps += self.batch_size if done.any(): self.episodes += done.sum().item() def sample(self): indices = np.random.randint(0, len(self.memory), size=self.batch_size) state, action, reward, next_state, done = zip(*[self.memory[idx] for idx in indices]) return state, action, reward, next_state, done def run(self, episodes=1000, render=False): for episode in range(episodes): state = self.env.reset() episode_reward = 0 done = False while not done: if render: self.env.render() action = self.select_action(state) next_state, reward, done, _ = self.env.step(action) self.memory.append((state, action, reward, next_state, done)) self.update() state = next_state episode_reward += reward print(f"Episode {episode}, Reward {episode_reward}") self.save_model() def save_model(self, path="./"): torch.save(self.policy.state_dict(), path + "policy.pth") torch.save(self.q1.state_dict(), path + "q1.pth") torch.save(self.q2.state_dict(), path + "q2.pth") def load_model(self, path="./"): self.policy.load_state_dict(torch.load(path + "policy.pth")) self.q1.load_state_dict(torch.load(path + "q1.pth")) self.q2.load_state_dict(torch.load(path + "q2.pth")) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") env = gym.make("Swimmer-v3") sac = SAC(env, env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0]) sac.run() ``` 接下来,我们需要将训练好的模型导出为TensorFlow Lite模型。为此,我们需要使用ONNX将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用TensorFlow Lite Converter将ONNX模型转换为TensorFlow Lite模型。具体实现代码如下: ```python import onnx from onnx_tf.backend import prepare import tensorflow as tf from tensorflow import lite # 将PyTorch模型转换为ONNX格式 model = SAC(env, env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0]) model.load_model() dummy_input = torch.randn(1, env.observation_space.shape[0]) torch.onnx.export(model.policy, dummy_input, "policy.onnx", export_params=True) # 将ONNX模型转换为TensorFlow Lite模型 onnx_model = onnx.load("policy.onnx") tf_model = prepare(onnx_model) tflite_model = lite.TFLiteConverter.from_session(tf_model.session).convert() # 保存TensorFlow Lite模型 with open("policy.tflite", "wb") as f: f.write(tflite_model) ``` 最后,我们需要将TensorFlow Lite模型部署到ESP32中。首先,需要安装ESP-IDF开发环境。然后,我们可以使用ESP32的TensorFlow Lite for Microcontrollers库来加载和运行模型。具体实现代码如下: ```c #include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" #include "tensorflow/lite/micro/kernels/all_ops_resolver.h" #include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" #include "tensorflow/lite/version.h" // 定义模型文件名 #define MODEL_FILENAME "/path/to/policy.tflite" // 定义输入输出张量的数量和形状 #define INPUT_TENSOR_NUM 1 #define INPUT_TENSOR_HEIGHT 1 #define INPUT_TENSOR_WIDTH 8 #define OUTPUT_TENSOR_NUM 1 #define OUTPUT_TENSOR_HEIGHT 1 #define OUTPUT_TENSOR_WIDTH 2 int main() { // 加载模型 const tflite::Model* model = tflite::GetModel(MODEL_FILENAME); if (model == nullptr) { return -1; } // 创建解释器和张量分配器 static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, tflite::AllOpsResolver(), nullptr, nullptr); interpreter.AllocateTensors(); // 获取输入输出张量 TfLiteTensor* input = interpreter.input(0); input->dims->data[0] = INPUT_TENSOR_HEIGHT; input->dims->data[1] = INPUT_TENSOR_WIDTH; input->type = kTfLiteFloat32; TfLiteTensor* output = interpreter.output(0); output->dims->data[0] = OUTPUT_TENSOR_HEIGHT; output->dims->data[1] = OUTPUT_TENSOR_WIDTH; output->type = kTfLiteFloat32; // 运行模型 float input_data[INPUT_TENSOR_HEIGHT][INPUT_TENSOR_WIDTH] = {0.0}; float output_data[OUTPUT_TENSOR_HEIGHT][OUTPUT_TENSOR_WIDTH] = {0.0}; input->data.f = reinterpret_cast<float*>(input_data); output->data.f = reinterpret_cast<float*>(output_data); interpreter.Invoke(); // 打印输出结果 printf("Output: %f %f\n", output_data[0][0], output_data[0][1]); return 0; } ``` 需要注意的是,ESP32的TensorFlow Lite for Microcontrollers库只支持一小部分的TensorFlow Lite操作,因此在将模型转换为TensorFlow Lite格式时需要使用支持的操作。如果模型中包含不支持的操作,可以尝试使用TensorFlow Lite for Microcontrollers的自定义操作接口来实现。
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