做eso哪家網(wǎng)站好,優(yōu)化seo搜索,個人網(wǎng)站建站,懷化汽車網(wǎng)站torch.multinomial torch.multinomial 用于從多項分布中采樣。給定一個包含概率的張量#xff0c;該函數(shù)會根據(jù)這些概率返回采樣的索引。適用于需要根據(jù)概率分布進行隨機選擇的場景#xff0c;例如在強化學(xué)習(xí)中根據(jù)策略選擇動作。 輸入是一個概率分布張量#xff0c;每個元素…torch.multinomialtorch.multinomial用于從多項分布中采樣。給定一個包含概率的張量該函數(shù)會根據(jù)這些概率返回采樣的索引。適用于需要根據(jù)概率分布進行隨機選擇的場景例如在強化學(xué)習(xí)中根據(jù)策略選擇動作。輸入是一個概率分布張量每個元素代表對應(yīng)索引的概率。函數(shù)返回一個張量包含根據(jù)這些概率采樣的索引。參數(shù)num_samples指定采樣的數(shù)量replacement決定是否允許重復(fù)采樣。importtorch probstorch.tensor([0.1,0.2,0.7])samplestorch.multinomial(probs,num_samples5,replacementTrue)print(samples)torch.gathertorch.gather用于根據(jù)索引從輸入張量中收集元素。適用于需要根據(jù)動態(tài)索引從張量中提取數(shù)據(jù)的場景例如在序列模型中根據(jù)注意力權(quán)重選擇特征。輸入包括源張量和索引張量索引張量的形狀決定了輸出張量的形狀。dim參數(shù)指定沿哪個維度進行收集操作。索引張量的每個元素對應(yīng)源張量中某個位置的索引。importtorchinputtorch.tensor([[1,2],[3,4]])indextorch.tensor([[0,0],[1,0]])outputtorch.gather(input,dim1,indexindex)print(output)