self.eta1 = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.))是什么意思
时间: 2024-03-30 08:34:52 浏览: 21
这行代码是在定义一个类的构造函数中,创建了一个名为eta1的可训练参数(trainable parameter),并将其初始化为1.0。其中torch.nn.Parameter是PyTorch中用于创建可训练参数的类,torch.tensor是PyTorch中用于创建张量(tensor)的函数。这行代码的作用是为模型添加一个可训练参数,以便在训练过程中对其进行更新,以达到更好的性能。
相关问题
转成matlab:self.eta = self.eta_max if kwargs.get('first_iter',False) and not self.linesearch_first: self.eta = kwargs.get('eta_first',1) loss_diff = 1 while loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) if self.eta <= self.eta_min and loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) loss_diff = -1 self.eta *= 2 update_embedding_with(new_embedding=temp_embedding) return delta
self.eta = self.eta_max;
if isfield(kwargs,'first_iter') && kwargs.first_iter && ~self.linesearch_first
self.eta = kwargs.eta_first;
end
loss_diff = 1;
while loss_diff > 0
[loss_diff, temp_embedding, delta] = self._linesearch_once(update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,kwargs);
if self.eta <= self.eta_min && loss_diff > 0
[loss_diff, temp_embedding, delta] = self._linesearch_once(update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,kwargs);
loss_diff = -1;
end
end
self.eta = self.eta * 2;
update_embedding_with('new_embedding',temp_embedding);
end_return = delta;
self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.BUFFER_SIZE = BUFFER_SIZE self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE self.per = per self.munchausen = munchausen self.n_step = n_step self.distributional = distributional self.D2RL = D2RL self.curiosity = curiosity[0] self.reward_addon = curiosity[1] self.GAMMA = GAMMA self.TAU = TAU self.LEARN_EVERY = LEARN_EVERY self.LEARN_NUMBER = LEARN_NUMBER self.EPSILON_DECAY = EPSILON_DECAY self.device = device self.seed = random.seed(random_seed) # distributional Values self.N = 32 self.entropy_coeff = 0.001 # munchausen values self.entropy_tau = 0.03 self.lo = -1 self.alpha = 0.9 self.eta = torch.FloatTensor([.1]).to(device) print("Using: ", device)
这段代码看起来像是在初始化一个 RL(强化学习)算法的参数设置。其中,state_size 表示状态空间的大小,action_size 表示动作空间的大小,BUFFER_SIZE 和 BATCH_SIZE 分别表示经验池的大小和每次学习的数据量,per 表示是否使用优先经验回放,munchausen 表示是否使用 Munchausen RL 算法,n_step 表示使用 n-step TD 学习的步数,distributional 表示是否使用分布式 DQN 算法,D2RL 表示是否使用 D2RL 算法,curiosity 表示是否使用探索奖励机制,reward_addon 表示探索奖励的大小,GAMMA 表示折扣因子,TAU 表示目标网络更新参数的速度,LEARN_EVERY 和 LEARN_NUMBER 分别表示学习的频率和学习次数,EPSILON_DECAY 表示 epsilon 贪心策略的衰减速度,device 表示使用的计算设备,seed 表示随机数生成器的种子。
其中,N 表示分布式 DQN 算法中分布的数量,entropy_coeff 表示分布式 DQN 算法中的熵系数,entropy_tau 表示 Munchausen RL 算法中的熵系数,lo 表示 Munchausen RL 算法中的较小的负数,alpha 表示 Munchausen RL 算法中的一个参数,eta 表示 Munchausen RL 算法中的一个常数。
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