这段代码什么意思def sample_M(m, n, p): A = np.random.uniform(0., 1., size=[m, n]) # 生成(0,1)分布随机采样 B = A > p C = 1. * B return C
时间: 2023-06-02 21:01:40 浏览: 79
这段代码的意思是定义了一个名为sample_M的函数,该函数接受三个参数m、n和p。函数内部调用了numpy库中的np.random.uniform方法,生成了一个大小为m×n的随机矩阵A,矩阵元素的取值范围为0到1之间的均匀分布。
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下面pytorch代码转化为paddlepaddle2.2.2代码: import torch import torch.distributions as tdist def random_noise_levels(): """Generates random noise levels from a log-log linear distribution.""" log_min_shot_noise = np.log(0.0001) log_max_shot_noise = np.log(0.012) log_shot_noise = torch.FloatTensor(1).uniform_(log_min_shot_noise, log_max_shot_noise) shot_noise = torch.exp(log_shot_noise) line = lambda x: 2.18 * x + 1.20 n = tdist.Normal(loc=torch.tensor([0.0]), scale=torch.tensor([0.26])) log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample() read_noise = torch.exp(log_read_noise) return shot_noise, read_noise def add_noise(image, shot_noise=0.01, read_noise=0.0005): """Adds random shot (proportional to image) and read (independent) noise.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format variance = image * shot_noise + read_noise n = tdist.Normal(loc=torch.zeros_like(variance), scale=torch.sqrt(variance)) noise = n.sample() out = image + noise out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out
以下是将该代码转化为PaddlePaddle2.2.2的代码:
```
import paddle
import paddle.distribution as pdist
import numpy as np
def random_noise_levels():
"""Generates random noise levels from a log-log linear distribution."""
log_min_shot_noise = np.log(0.0001)
log_max_shot_noise = np.log(0.012)
log_shot_noise = paddle.uniform(shape=[1], min=log_min_shot_noise, max=log_max_shot_noise)
shot_noise = paddle.exp(log_shot_noise)
line = lambda x: 2.18 * x + 1.20
n = pdist.Normal(loc=paddle.zeros([1]), scale=paddle.ones([1]) * 0.26)
log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample()
read_noise = paddle.exp(log_read_noise)
return shot_noise, read_noise
def add_noise(image, shot_noise=0.01, read_noise=0.0005):
"""Adds random shot (proportional to image) and read (independent) noise."""
image = image.permute([1, 2, 0]) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format
variance = image * shot_noise + read_noise
n = pdist.Normal(loc=paddle.zeros_like(variance), scale=paddle.sqrt(variance))
noise = n.sample()
out = image + noise
out = out.permute([2, 0, 1]) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format
return out
```
请注意,PaddlePaddle的分布API(`paddle.distribution`)与PyTorch的分布API(`torch.distributions`)略有不同,需要相应地更改代码。此外,PaddlePaddle的张量API(如`paddle.exp`)与PyTorch的张量API(如`torch.exp`)也略有不同,需要相应地更改代码。
请解释以下代码:# 根据输入观察值,采样输出的动作值,有一定概率采取随机动作(探索) def sample(self, obs): if np.random.uniform(0, 1) < (1.0 - self.epsilon): #根据table的Q值选动作 action = self.predict(obs) else: action = np.random.choice(self.act_n) #有一定概率随机探索选取一个动作 return action
这段代码是一个采样函数,用于根据输入的观察值进行动作选择。它使用了epsilon-greedy策略,在一定概率下采取随机动作以进行探索。
首先,代码通过生成一个0到1之间的随机数,判断是否小于1.0减去epsilon的值。如果小于该值,则以1-epsilon的概率选择预测的动作,即调用self.predict(obs)来获取动作。
如果生成的随机数大于等于1.0减去epsilon的值,则以epsilon的概率进行随机探索,通过np.random.choice(self.act_n)来从动作空间中随机选择一个动作。
最后,返回选取的动作值。这样,根据epsilon-greedy策略,在一定概率下会采取随机动作以进行探索,而在其他情况下会根据预测值选择动作。
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