怎么改上面的代码可以使得action = action_dist.sample()得到[1,2]的张量
时间: 2024-03-08 20:49:55 浏览: 12
如果你需要得到一个形状为[1, 2]的张量,可以使用action_dist.sample((1,))方法。这样,你就可以得到一个形状为[1, 2]的张量,其中的每个元素都是0或1,表示两个离散动作的选择情况。代码如下:
```
action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample((1,))
```
需要注意的是,这里的参数(1,)是一个元组,表示你需要采样的样本数和每个样本的形状。由于我们只需要一个形状为[1, 2]的样本,因此元组中只有一个元素1。
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ction_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample()怎么让action输出Tensor(1,2)
如果需要将action的形状从[1]变为[1, 2],可以使用torch.unsqueeze()方法来增加一个维度。代码如下:
```
action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)
```
这里使用了torch.unsqueeze()方法,在第1个维度增加了一个维度,将形状从[1]变为[1, 1]。如果你需要在第2个维度增加一个维度,可以使用torch.unsqueeze(action, 2)。最后,使用torch.repeat()方法将整个张量在第2个维度上重复一次,从而得到形状为[1, 2]的张量。代码如下:
```
action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)
action = action.repeat(1, 2)
```
action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample() action_dist是Tensor[1,2],为什么action是1
根据你提供的代码,action是从action_dist中采样得到的,而action_dist是一个Categorical分布对象,它的参数probs是一个形状为[1, 2]的张量,表示两个离散动作的概率分布。在这里,Categorical分布会根据概率分布来随机选择一个动作,因此action的值是0或1,对应于这两个离散动作。由于action_dist.sample()返回的是一个随机采样的张量,所以action的值是0或1,而不是action_dist的形状[1, 2]中的任何一个数值。如果你想要得到一个张量,包含了大量的采样数据,你可以使用action_dist.sample_n(n)方法来生成n个样本。