def forward(self,x): x = x*(torch.tanh(F.softplus(x))) return x
时间: 2024-04-28 21:19:51 浏览: 19
这是一个简单的神经网络模型的`forward`函数。该函数输入一个张量`x`,并对其进行一些操作后返回该张量。具体来说,该函数首先将`x`输入到`torch.tanh`函数中,然后对其结果应用`F.softplus`函数。最后,该函数将输入张量`x`与这个结果相乘,并将得到的张量返回。
这个函数中使用的`torch.tanh`和`F.softplus`都是PyTorch中常用的激活函数,它们可以增强模型的非线性能力。`torch.tanh`函数可以将张量的值映射到[-1, 1]之间,而`F.softplus`函数可以对输入进行平滑化处理,避免了在使用ReLU等激活函数时出现的梯度消失问题。
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class Mish(nn.Module): # 定义Mish激活函数的类 def __init__(self): super().__init__() def forward(self,x): x = x*(torch.tanh(F.softplus(x))) return x
这是一个定义Mish激活函数的类,继承自nn.Module。在初始化中,调用了nn.Module的初始化方法。在forward()方法中,实现了Mish激活函数的计算,即x = x*(torch.tanh(F.softplus(x))),然后返回x。Mish激活函数是一种比较新的激活函数,相比于ReLU等常用的激活函数,它有更好的性能。它的表达式为:f(x) = x * tanh(softplus(x)),其中softplus(x) = ln(1 + exp(x))。
def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term逐行解释一下这段代码
这段代码是一个神经网络模型的前向传播过程,逐行解释如下:
1. `def forward(self, state):`: 定义了一个名为 forward 的函数,输入为 state(状态)。
2. `a = torch.tanh(self.l1(state.float()))`: 对输入的状态 state 进行一次全连接层操作 self.l1,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
3. `a = self.bn1(a)`: 对输出 a 进行一次批量归一化操作 self.bn1。
4. `a = torch.tanh(self.l2(a))`: 对批量归一化后的 a 进行第二次全连接层操作 self.l2,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
5. `a = self.bn2(a)`: 对输出 a 进行一次批量归一化操作 self.bn2。
6. `a = torch.tanh(self.l3(a))`: 对批量归一化后的 a 进行第三次全连接层操作 self.l3,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
7. `current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t)`: 调用 self.compute_power 方法计算出当前状态下的电力值 current_power_t,并将其扩展成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2) 的张量,然后除以 np.sqrt(self.power_t)。
8. `real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach())`: 调用 self.compute_phase 方法计算出当前状态下的相角值 real_normal 和 imag_normal。
9. `real_normal = real_normal.expand(-1, self.N)`: 将相角值 real_normal 扩展成一个大小为 (-1, self.N) 的张量。
10. `imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N)`: 将相角值 imag_normal 扩展成一个大小为 (-1, self.N) 的张量。
11. `division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1)`: 将 current_power_t、real_normal 和 imag_normal 沿着列方向拼接起来,形成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2 + 2 * self.N) 的张量 division_term。
12. `return self.max_action * a / division_term`: 将输出 a 乘以一个最大动作值 self.max_action,并将其除以 division_term,得到最终的输出结果。
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