tfd = tf.contrib.distributions出现错误如下:module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'为什么
时间: 2023-11-30 10:42:47 浏览: 78
这个错误是因为TensorFlow 2.x版本中已经移除了contrib模块,所以无法使用tf.contrib.distributions。如果你想使用这个模块,可以考虑使用TensorFlow 1.x版本。如果你想在TensorFlow 2.x版本中使用分布函数,可以使用tfp(TensorFlow Probability)模块。以下是一个使用tfp模块的例子:
```python
import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions # 使用tfp模块中的分布函数
# 创建正态分布
normal = tfd.Normal(loc=0., scale=1.)
# 生成随机数
samples = normal.sample(10)
# 计算概率密度函数
pdf = normal.prob(samples)
print("Samples:", samples)
print("PDF:", pdf)
```
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class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.layer1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.layer2 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.mean = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.log_std = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.max_action = max_action def call(self, state): x = self.layer1(state) x = self.layer2(x) mean = self.mean(x) * self.max_action log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.exp(log_std) dist = tfd.Normal(mean, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) action = tf.tanh(action) return action, log_prob对该段代码进行解释
这段代码定义了一个Actor类,它是一个神经网络模型,用于预测在给定的状态下应该采取什么样的动作。具体地,这个Actor类包含以下几个成员变量和函数:
- 成员变量state_dim:表示状态(state)的维度;
- 成员变量action_dim:表示动作(action)的维度;
- 成员变量max_action:表示动作的最大值;
- 函数__init__:初始化Actor类,它定义了神经网络的结构,包括三个全连接层(layer1、layer2、mean)和一个用于输出动作的全连接层(log_std)。这些层分别包含256个神经元,其中前两个层采用ReLU激活函数,最后一个输出动作的层采用双曲正切函数(tanh)作为激活函数;
- 函数call:接收一个状态作为输入,返回一个动作和与该动作相关的概率值。该函数首先将输入状态通过前两个全连接层进行处理,然后使用mean层输出动作的均值,再使用log_std层输出动作的标准差的对数。这里采用双曲正切函数作为激活函数是因为它的输出范围是[-1,1],这样乘以self.max_action就可以得到[-self.max_action, self.max_action]之间的动作值。然后通过标准差和均值构建一个正态分布,并从中采样得到一个动作值。根据采样得到的动作值,计算该动作的概率,并使用一个公式对概率进行调整,最后将动作值通过tanh函数映射到[-1,1]之间。函数最终返回该动作值和对应的概率值的自然对数。
model = Sequential() model.add(LSTM(10, activation = "tanh",input_shape=(window_size, 1))) model.add(Dense(1)) model.add(tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) # note this negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) # note this opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt) #model.compile(loss="mse", optimizer= opt)中,改为model.add(Dense(2)),测试集中的MAPE上升,怎么办
当您将 `model.add(Dense(1))` 更改为 `model.add(Dense(2))` 后,您的模型将输出两个值,一个是均值,另一个是标准差。这表明您希望使用正态分布来拟合您的目标。但您需要相应地更改损失函数,使其适用于正态分布。可以使用负对数似然作为损失函数,然后使用 `tfd.Normal.log_prob(y)` 来计算概率密度。
以下是更改后的代码示例:
```
model = Sequential()
model.add(LSTM(10, activation="tanh", input_shape=(window_size, 1)))
model.add(Dense(2))
model.add(tfp.layers.DistributionLambda(
lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])),
name='normal_dist'))
def negloglik(y, p_y):
return -tf.reduce_mean(p_y.log_prob(y))
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss=negloglik, optimizer=opt)
```
请注意,您还需要相应地调整您的训练代码,以便在训练期间使用 `tfd.Normal(loc=p_y[:,0], scale=tf.math.softplus(p_y[:,1]))` 来计算预测值的概率密度。