action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample() action_dist是Tensor[1,2],为什么action是1
时间: 2024-04-26 07:24:28 浏览: 20
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。
相关问题
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)
```
torch.distributions.Categorical
torch.distributions.categorical是PyTorch中的一个概率分布模块,用于生成分类分布。
该模块包含了一个Categorical类,可以用来创建分类分布对象。分类分布用于生成从一组离散概率分布中选择的随机样本。Categorical类的构造函数需要一个1-D张量probs,其中每个元素都是该类别被选中的概率。可以使用这个类的sample()方法生成从这个分布中采样的值,或者使用log_prob()方法计算一个或多个给定值的对数概率。
例如,以下代码创建了一个包含3个类别的分类分布,其中第一个类别的概率为0.5,第二个和第三个类别的概率分别为0.25:
```python
import torch
probs = torch.tensor([0.5, 0.25, 0.25])
categorical_dist = torch.distributions.categorical.Categorical(probs=probs)
```
可以使用sample()方法从分类分布中生成一个样本:
```python
sample = categorical_dist.sample()
```
可以使用log_prob()方法计算样本的对数概率:
```python
log_prob = categorical_dist.log_prob(sample)
```
这里的样本是一个从分类分布中随机生成的整数,它的值介于0和2之间,对应于分布中的三个类别。
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