tfd = tf.contrib.distributions出现错误如下：module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'为什么

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：

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。

clear all close all tfs = tf([1],[1 2 1],'inputdelay',0.5) kp = 1.648; ki = 0.955; kd = 0.40; tfi = tf([1], [1 0]); tfd = tf([1 0], [1]); tfc = kp + ki*tfi +kd*tfd; OpenLoop = series(tfc, tfs); ETF = 1/(1 + OpenLoop); CloseLoop = feedback(OpenLoop, 1); %Step Response figure(1) step(CloseLoop); figure(2) bode(OpenLoop);注释一下这段代码

这段代码是用MATLAB软件编写的，实现了一个PID控制器的设计和模拟。下面对代码进行注释说明：

clear all
close all

清除MATLAB的工作空间，关闭所有打开的图形窗口。

tfs = tf([1],[1 2 1],'inputdelay',0.5)

定义一个传递函数，表示系统的动态特性，该传递函数的分子为1，分母为[1 2 1]，表示一个二阶惯性环节，其中'inputdelay'参数表示输入信号的延迟时间为0.5秒。

kp = 1.648; ki = 0.955; kd = 0.40;

定义PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数。

tfi = tf([1], [1 0]); tfd = tf([1 0], [1]);

分别定义积分环节和微分环节的传递函数。

tfc = kp + ki*tfi +kd*tfd;

根据PID控制器的参数，计算PID控制器的传递函数，其中包括比例环节、积分环节和微分环节。

OpenLoop = series(tfc, tfs);

将PID控制器的传递函数与系统的传递函数串联起来，得到开环传递函数。

ETF = 1/(1 + OpenLoop);

计算系统的稳态误差，并将其赋值给变量ETF。

CloseLoop = feedback(OpenLoop, 1);

将开环传递函数与单位反馈环节串联起来，得到闭环传递函数。

%Step Response
figure(1)
step(CloseLoop);

绘制系统的阶跃响应图像。

figure(2)
bode(OpenLoop);

绘制系统的波特图，表示系统的频率响应特性。

以上是对这段MATLAB代码的注释说明，该代码实现了PID控制器的设计和模拟，并绘制了相应的图形。