obs transition

时间: 2024-03-10 07:42:28 浏览: 257
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OBS-Studio-27.0.1-Full-x64.zip

OBS（Object Storage Service）是腾讯云提供的一种高可靠、低成本、强安全的云存储服务。它可以存储和检索任意数量和类型的数据，适用于各种场景，如图片、视频、文档等。 而OBS Transition是OBS提供的一项功能，它可以帮助用户将数据从一个OBS存储桶（Bucket）迁移到另一个存储桶。迁移过程中，可以选择不同的迁移策略，如同步迁移、异步迁移等，以满足不同的业务需求。 通过OBS Transition，用户可以实现数据的平滑迁移和转换，同时保证数据的安全性和一致性。这项功能可以帮助用户简化数据迁移的流程，提高数据迁移的效率和可靠性。
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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) # 实例化转换器 self.posterior = Posterior(config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim) # 实例化后验概率 self.z_q_0 = nn....

详细解释这段代码def prep_obs(state=[]): state = np.array(state) # for single transition -> batch_size=1 if len(state.shape) == 2: state = np.stack(state, axis=0) # for single episode elif len(state.shape) == 4: state = np.concatenate(state, axis=0) else: raise RuntimeError('The shape of the observation is incorrect.') return th.tensor(state).float()

这段代码定义了一个名为 prep_obs 的函数，该函数接受一个名为 state 的参数，该参数默认值为空列表 ([])。 函数首先将 state 参数转换为 NumPy 数组 state。 接下来，函数检查 state 数组的形状，并...
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