Как преобразовать Категориальный тип данных в массив NumPy? - PullRequest
0 голосов
/ 16 января 2019

Я пробовал с этим кодом. Выход: Categorical(probs: torch.Size([12]))). Я хочу извлечь значения из вывода и преобразовать его в массив numpy. Кто-нибудь может дать предложение?

Я знаю, что могу вернуть значение (которое закомментировано). Но все же, есть ли решение?

class Actor(nn.Module):
def __init__(self, state_size, action_size):
    super(Actor, self).__init__()
    self.state_size = state_size
    self.action_size = action_size
    self.linear1 = nn.Linear(self.state_size, 128)
    self.linear2 = nn.Linear(128, 256)
    self.linear3 = nn.Linear(256, self.action_size)

def forward(self, state):
    output = F.relu(self.linear1(state))
    output = F.relu(self.linear2(output))
    output = self.linear3(output)
    distribution = Categorical(F.softmax(output, dim=-1))
    # a=F.softmax(output, dim=-1)
    # print(a.detach().numpy())
    return distribution

    output=Actor(state)
    print(output)

1 Ответ

0 голосов
/ 16 января 2019

Как насчет

prob = output.probs.detach().cpu().numpy()
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...