lower_bound = [-5.0] * sum(p.numel() for p in model.parameters())
时间: 2024-04-08 19:32:02 浏览: 18
这行代码用于定义参数的下界(lower bound)。在这里,我们使用`model.parameters()`迭代模型的所有参数,并使用`p.numel()`获取每个参数的元素数量。然后,将所有参数的下界设为`-5.0`。这意味着PSO算法搜索的参数值不会小于`-5.0`。
通过将下界设置为`-5.0`,我们可以限制参数搜索空间的范围,以确保在训练过程中不会出现过大或过小的参数值。这有助于提高优化算法的收敛性和稳定性。
如果您希望调整参数的下界,请修改`-5.0`为您想要的值。例如,如果您希望将下界设为`-10.0`,可以将代码修改为`lower_bound = [-10.0] * sum(p.numel() for p in model.parameters())`。
相关问题
def constraint(w): lower_bound = 0 upper_bound = 0.05 return np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))
在上述代码中,`constraint`函数定义了约束条件,用于检查向量`w`中每个分量是否在0到0.05之间。具体而言,该函数返回的是一个数组,其中包含了每个分量的约束条件结果。
- 如果`w`中的某个分量超过了上界`upper_bound`,则对应位置的约束条件结果为`w - upper_bound`。
- 如果`w`中的某个分量低于下界`lower_bound`,则对应位置的约束条件结果为`lower_bound - w`。
最后,使用`np.concatenate`将这两个数组连接在一起,形成一个包含所有约束条件的数组。
这样做的目的是构建一个满足约束条件的向量,在这个向量中,每个分量都满足对应的约束条件。
请注意,这里假设`w`、`lower_bound`和`upper_bound`都是NumPy数组。确保它们的维度和尺寸是匹配的,以确保正确地进行相减和连接操作。
你可以根据实际问题和约束条件的要求,适当调整和修改该函数。
with tf.variable_scope(self.scope): self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), scope='dense1') self.dense1 = relu(self.dense1_mul, scope='dense1') self.dense2_mul = dense(self.dense1, dense2_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), scope='dense2') self.dense2 = relu(self.dense2_mul, scope='dense2') self.output_mul = dense(self.dense2, self.action_dims, weight_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), bias_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), scope='output') self.output_tanh = tanh(self.output_mul, scope='output') # Scale tanh output to lower and upper action bounds self.output = tf.multiply(0.5, tf.multiply(self.output_tanh, (self.action_bound_high-self.action_bound_low)) + (self.action_bound_high+self.action_bound_low)) self.network_params = tf.trainable_variables(scope=self.scope) self.bn_params = []
这段代码是一个神经网络的定义,包含了三个全连接层。其中第一层的输入是状态(state),输出的大小为dense1_size。第二层的输入则是第一层的输出,输出的大小为dense2_size。最后一层的输入是第二层的输出,输出的大小是动作(action)的维度(action_dims)。每个全连接层都包含一个线性变换和一个非线性激活函数,其中第一层和第二层使用的激活函数为ReLU,最后一层使用的激活函数为tanh。该神经网络的输出会被缩放到动作的上下限(action_bound_high和action_bound_low)之间。所有的可训练变量都被存储在网络参数(network_params)中。
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