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 13:24:28 浏览: 241
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。
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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)
```
class torch.distributions.Categorical(probs)
`torch.distributions.Categorical(probs)`是PyTorch中的一个概率分布类,用于表示具有离散取值的随机变量。它的参数`probs`是一个概率张量,表示每个离散取值的概率。
该类可以用于模拟离散随机变量的采样、计算随机变量的概率密度函数(probability density function, PDF)、计算随机变量的对数概率密度函数(log probability density function, log PDF)等操作。
例如,可以使用`Categorical`类来模拟抛硬币的结果,其中正面出现的概率为0.6,反面出现的概率为0.4:
```python
import torch
from torch.distributions import Categorical
probs = torch.tensor([0.6, 0.4])
dist = Categorical(probs)
# 采样一个随机变量
sample = dist.sample()
print(sample) # 输出0或1,表示正面或反面
# 计算随机变量的概率密度函数
pdf = dist.log_prob(sample)
print(pdf) # 输出一个张量,表示正面或反面的对数概率
```
以上代码中,`sample`表示一次抛硬币的结果,它的值为0或1,对应正面或反面。`pdf`表示抛硬币结果对应的对数概率。
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