MSE_loss返回的是tensor.float32类型的tensor?
时间: 2024-06-02 12:08:20 浏览: 9
是的,MSE loss 返回的是一个 `float32` 类型的 tensor。这是因为均方误差 (MSE) 是一个连续的实值函数,其输出也是实值(即浮点数)。在 PyTorch 中,使用 `torch.nn.MSELoss()` 计算 MSE Loss 时,输出的 tensor 类型为 `float32`。
相关问题
def learn(self): if not self.memory.ready(): return states, actions, rewards, next_states, terminals = self.memory.sample_buffer() batch_idx = np.arange(self.batch_size) states_tensor = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device) rewards_tensor = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device) next_states_tensor = T.tensor(next_states, dtype=T.float).to(device) terminals_tensor = T.tensor(terminals).to(device) with T.no_grad(): q_ = self.q_target.forward(next_states_tensor) q_[terminals_tensor] = 0.0 target = rewards_tensor + self.gamma * T.max(q_, dim=-1)[0] q = self.q_eval.forward(states_tensor)[batch_idx, actions] loss = F.mse_loss(q, target.detach()) self.q_eval.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.q_eval.optimizer.step() self.update_network_parameters() self.epsilon = self.epsilon - self.eps_dec if self.epsilon > self.eps_min else self.eps_min
这是一段代码,看起来是用于强化学习中的Q-learning算法的训练过程。可以看出,这段代码中包含了经验回放、更新目标网络、计算Q值、计算损失函数、反向传播、更新网络参数等步骤。其中,Q-learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,通过不断迭代更新Q值,来逼近最优值函数,从而得到最优策略。这个算法在许多强化学习应用中都有广泛的应用。
class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
这段代码中有一个错误,就是 Wine_net 类的 __init__ 方法的拼写错误。应该是双下划线 "__init__" 而不是 "__int__"。因此,你需要修改代码中的这一行:
```
def __int__(self):
```
为:
```
def __init__(self):
```
除此之外,还有一个小问题,就是在 Wine_net 类的 forward 方法中,最后一层应该使用 nn.functional.sigmoid 而不是 nn.functional.softmax。因为这是一个回归问题,你需要输出一个实数值而不是一个概率分布。
修改完成后的代码如下所示:
```
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
class Wine_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Wine_net, self).__init__()
self.ln1=nn.LayerNorm(11)
self.fc1=nn.Linear(11,22)
self.fc2=nn.Linear(22,44)
self.fc3=nn.Linear(44,1)
def forward(self,x):
x=self.ln1(x)
x=self.fc1(x)
x=nn.functional.relu(x)
x=self.fc2(x)
x=nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
x = nn.functional.sigmoid(x)
return x
# 读取数据
df = pd.read_csv('winequality.csv')
df1=df.drop('quality',axis=1)
df2=df['quality']
train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32)
# 定义模型、损失函数和优化器
model=Wine_net()
loss_fn=nn.MSELoss()
optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001)
# 训练模型
for epoch in range(10):
# 前向传播
y_pred = model(train_x)
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, train_y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
希望能够帮到你!
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