action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample().item()

这是 PyTorch 中用于生成随机动作的代码。其中，probs 是一个概率分布，表示每个动作被选中的概率，action_dist 是一个 Categorical 分布，表示动作的分布情况。使用 action_dist.sample() 方法可以从分布中采样出一个动作，然后通过 item() 方法将采样结果转换为 Python 中的整数类型，即得到最终的随机动作 action。这个过程通常用于生成强化学习中的随机动作，以便探索环境，收集经验，从而提高智能体的性能。

相关问题

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample() action_dist是Tensor[1,2]，为什么action是1

根据你提供的代码，action是从action_dist中采样得到的，而action_dist是一个Categorical分布对象，它的参数probs是一个形状为[1, 2]的张量，表示两个离散动作的概率分布。在这里，Categorical分布会根据概率分布来随机选择一个动作，因此action的值是0或1，对应于这两个离散动作。由于action_dist.sample()返回的是一个随机采样的张量，所以action的值是0或1，而不是action_dist的形状[1, 2]中的任何一个数值。如果你想要得到一个张量，包含了大量的采样数据，你可以使用action_dist.sample_n(n)方法来生成n个样本。

ction_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample()怎么让action输出Tensor(1,2)

如果需要将action的形状从[1]变为[1, 2]，可以使用torch.unsqueeze()方法来增加一个维度。代码如下：

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)

这里使用了torch.unsqueeze()方法，在第1个维度增加了一个维度，将形状从[1]变为[1, 1]。如果你需要在第2个维度增加一个维度，可以使用torch.unsqueeze(action, 2)。最后，使用torch.repeat()方法将整个张量在第2个维度上重复一次，从而得到形状为[1, 2]的张量。代码如下：

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)
action = action.repeat(1, 2)