def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) # Apply batch normalization to the each hidden layer's input a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) # Normalize the transmission power and phase matrix current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term
时间: 2023-06-14 20:06:23 浏览: 46
这段代码是一个用于无线通信的深度强化学习模型的前向传播函数。它接收一个状态变量 state,并将其输入到三个全连接层中,每个层都使用了批量归一化和双曲正切函数作为激活函数。然后,它使用了一些方法来规范化传输功率和相位矩阵,并将它们连接起来,最后将最终的输出乘以一个最大动作值以得到动作。这个模型的目标是学习如何在无线信道中选择最佳的传输功率和相位矩阵,以最大化信道容量。
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def choose_action(self, state): state = np.array([state]) # 先转成数组再转tensor更高效 state = torch.tensor(state, dtype=torch.float).to(self.device) dist = self.actor(state) value = self.critic(state) action = dist.sample() probs = torch.squeeze(dist.log_prob(action)).item() if self.continuous: action = torch.tanh(action) else: action = torch.squeeze(action).item() value = torch.squeeze(value).item() return action, probs, value
这段代码是一个 PyTorch 实现的 Actor-Critic 算法中的选择动作函数,它接收一个状态 state,并输出一个动作 action、一个概率 probs 和一个价值 value。
具体来说,这个函数首先将 state 转换成一个 numpy 数组,然后将其转换成一个 PyTorch 的 tensor,最后将其移动到指定设备(比如 CPU 或 GPU)上。
接着,函数使用 self.actor 对状态进行前向传播,得到一个分布 dist(比如高斯分布或者离散分布),以及一个值 value(用于评估当前状态的好坏)。
然后,函数从 dist 中采样一个动作 action,并计算出采样该动作的概率 probs(在连续动作空间中,采样后需要进行一定的变换)。
最后,函数将动作 action、概率 probs 和价值 value 返回。
整个过程中,需要注意数据类型的转换和维度的处理,以确保代码的正确性。
def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term逐行解释一下这段代码
这段代码是一个神经网络模型的前向传播过程,逐行解释如下:
1. `def forward(self, state):`: 定义了一个名为 forward 的函数,输入为 state(状态)。
2. `a = torch.tanh(self.l1(state.float()))`: 对输入的状态 state 进行一次全连接层操作 self.l1,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
3. `a = self.bn1(a)`: 对输出 a 进行一次批量归一化操作 self.bn1。
4. `a = torch.tanh(self.l2(a))`: 对批量归一化后的 a 进行第二次全连接层操作 self.l2,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
5. `a = self.bn2(a)`: 对输出 a 进行一次批量归一化操作 self.bn2。
6. `a = torch.tanh(self.l3(a))`: 对批量归一化后的 a 进行第三次全连接层操作 self.l3,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
7. `current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t)`: 调用 self.compute_power 方法计算出当前状态下的电力值 current_power_t,并将其扩展成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2) 的张量,然后除以 np.sqrt(self.power_t)。
8. `real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach())`: 调用 self.compute_phase 方法计算出当前状态下的相角值 real_normal 和 imag_normal。
9. `real_normal = real_normal.expand(-1, self.N)`: 将相角值 real_normal 扩展成一个大小为 (-1, self.N) 的张量。
10. `imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N)`: 将相角值 imag_normal 扩展成一个大小为 (-1, self.N) 的张量。
11. `division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1)`: 将 current_power_t、real_normal 和 imag_normal 沿着列方向拼接起来,形成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2 + 2 * self.N) 的张量 division_term。
12. `return self.max_action * a / division_term`: 将输出 a 乘以一个最大动作值 self.max_action,并将其除以 division_term,得到最终的输出结果。