01 2024 档案

将array转化为tensor，再转化为独热编码
摘要：# 将向量转化为tensor编号，并转化为独热编码 m = np.array([0, 1,2,3,4]) x = torch.Tensor(m) print(x) b = F.one_hot(x.unsqueeze(0).to(torch.int64), 5) print(b) 参考链接 https 阅读全文
posted @ 2024-01-15 16:49 芋圆院长 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
摘要：这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 最近看这个问题快炸了，到底要如何根据自己的更新公式判断写的代码对不 阅读全文
posted @ 2024-01-04 22:07 芋圆院长 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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