self.masks[np.isnan(self.value)] = 1改为有值为1

好的，你的要求是将self.masks中值为NaN的元素改为1，而将值不为NaN的元素改为0，是这样吗？那么你可以使用如下代码：

self.masks[np.isnan(self.value)] = 1
self.masks[np.logical_not(np.isnan(self.value))] = 0

这里使用了numpy库中的isnan和logical_not函数，分别表示判断是否为NaN和取反操作。这样就可以实现你想要的功能了。

相关问题

def _calc_advantages(self, values, next_values, rewards): shape = (self.num_frames_per_proc, self.num_procs) advantages = torch.zeros(*shape) for i in reversed(range(self.num_frames_per_proc)): next_mask = self.masks[i+1] if i < self.num_frames_per_proc - 1 else self.mask next_values = values[i+1] if i < self.num_frames_per_proc - 1 else next_values next_advantage = advantages[i+1] if i < self.num_frames_per_proc - 1 else 0 delta = rewards[i] + self.discount * next_values * next_mask - values[i] advantages[i] = delta + self.discount * self.gae_lambda * next_advantage * next_mask return advantages

这段代码是一个计算优势值（advantages）的函数。它使用了一种称为广义优势估计（Generalized Advantage Estimation，简称GAE）的方法。

具体来说，这个函数接收三个参数：values，next_values和rewards。values是当前状态下的价值估计，next_values是下一个状态的价值估计，rewards是当前状态下的奖励。

首先，函数创建一个形状为(self.num_frames_per_proc, self.num_procs)的全零张量作为advantages。

然后，使用一个反向循环，从最后一个帧开始，逐步计算每个帧的优势值。在每个循环迭代中，函数使用不同的条件语句来获取相应的值。如果当前帧不是最后一个帧，那么就使用下一个帧的mask、values和advantage。如果当前帧是最后一个帧，那么就使用next_values作为下一个状态的价值估计，而不使用advantage。

接下来，函数计算delta值，用于衡量当前状态下的奖励与预期价值的差异。然后，根据GAE公式，计算当前帧的优势值，并将其存储在advantages张量中。

最后，函数返回advantages张量。

总体而言，这个函数的作用是计算在给定的状态下的优势值，用于强化学习算法中的策略更新。它使用了GAE方法，结合了当前状态下的奖励、价值估计和下一个状态的价值估计来计算优势值。

class SparseNet(nn.Module): def __init__(self, sparsity_rate, mutation_rate = 0.5): super(SparseNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.sparsity_rate = sparsity_rate self.mutation_rate = mutation_rate self.initialize_masks() # <== 1.initialize a network with random mask def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = x @ (self.fc1.weight * self.mask1.to(x.device)).T + self.fc1.bias x = torch.relu(x) x = x @ (self.fc2.weight * self.mask2.to(x.device)).T + self.fc2.bias return x

这段代码定义了一个名为`SparseNet`的神经网络模型。该模型具有两个全连接层(`nn.Linear`)，分别是`self.fc1`和`self.fc2`。

在初始化函数`__init__`中，初始化了稀疏率(`sparsity_rate`)和变异率(`mutation_rate`)属性，并调用了`initialize_masks`函数来初始化网络的稀疏掩码。

在前向传播函数`forward`中，输入数据`x`首先被展平为形状`(-1, 784)`。然后，通过掩码(`self.mask1`和`self.mask2`)将输入数据与权重矩阵相乘，并添加偏置项进行线性变换。接着，应用ReLU激活函数，并再次与掩码相乘，进行第二个线性变换。最后返回输出结果。

整个模型的作用是在前向传播过程中，根据稀疏掩码将一部分权重置零，从而实现对模型参数的稀疏性约束。