log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2)
时间: 2023-11-24 08:08:11 浏览: 36
这段代码的作用是将log_std的值限制在[-20, 2]的范围内。在机器学习中,常常会遇到概率分布的参数需要进行限制的情况,比如方差需要为正数,因此需要进行截断或限制操作来保证模型的有效性。在这里,log_std是一个表示标准差的参数,通过对其进行限制,可以保证其取值不会过大或过小,从而避免出现不稳定的情况。
相关问题
def call(self, state): #熵log_prob x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) mu = self.mu(x) log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.math.exp(log_std) dist = tfp.distributions.Normal(mu, 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) return action, log_prob
这段代码是一个Actor网络的前向传播函数,它接收一个状态state作为输入,返回一个动作action和相应的对数概率log_prob。
具体来说,这个函数首先通过两个全连接层(fc1和fc2)将状态state转换为一个mu和log_std向量,它们分别表示动作分布的均值和标准差。然后,使用这些向量创建一个正态分布dist,并从中采样一个动作action。接下来,函数计算log_prob,这是动作的对数概率,可以用于计算策略梯度。最后,它使用一个公式计算熵的贡献,并将其从log_prob中减去。
需要注意的是,这段代码使用了TensorFlow Probability(tfp)库中的分布函数和一些数学函数。其中,clip_by_value()函数用于将log_std截断在[-20, 2]的范围内,以避免标准差太小或太大。exp()函数用于计算标准差的指数,而log_prob的计算使用了一些数学公式,包括softmax()和reduce_sum()等函数。
总的来说,这段代码实现了一个连续动作空间的Actor网络,它将状态映射到一个动作和相应的对数概率,可以用于训练强化学习模型。
请解释:act_log_std = torch.clamp(act_std, min=LOG_SIG_MIN, max=LOG_SIG_MAX)
这行代码的作用是将一个张量 `act_std` 中的每个元素进行修剪,修剪后的结果存储在另一个张量 `act_log_std` 中。修剪的范围是 `[LOG_SIG_MIN, LOG_SIG_MAX]`,即修剪后的结果不会小于 `LOG_SIG_MIN`,也不会大于 `LOG_SIG_MAX`。
这个代码通常用于实现确定性策略。在确定性策略中,策略的输出不是一个概率分布,而是一个确定的动作值。在这种情况下,为了保证输出的数值在一个合理的范围内,需要对输出进行修剪,以避免出现不合理的动作值。
在此代码中,`act_std` 可以看作是动作值的标准差。通过将其修剪到 `[LOG_SIG_MIN, LOG_SIG_MAX]` 范围内,可以保证输出的动作值在一个合理的范围内,同时避免出现不合理的动作值。修剪的结果被存储在 `act_log_std` 中,通常会被用于计算策略的概率分布。
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