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Pytorch 提供了一个在 OpenAI 健身房环境中使用 actor-critic 玩 Cartpole 的好例子。

我对https://github.com/pytorch/examples/blob/master/reinforcement_learning/actor_critic.py#L67-L79中的代码片段中的几个方程感到困惑：

在这种情况下 r 和 value 是什么意思？为什么他们在行动空间上运行 REINFORCE，奖励等于 r - 值？他们为什么要尝试设置该值以使其与 r 匹配？

谢谢你的帮助！

我一直在寻找在 PyTorch 中保存训练模型的替代方法。到目前为止，我找到了两种选择。

1. torch.save()保存模型和torch.load()加载模型。
2. model.state_dict()保存训练好的模型，model.load_state_dict()加载保存的模型。

我遇到过这个讨论，其中建议使用方法 2 而不是方法 1。

我的问题是，为什么首选第二种方法？仅仅是因为torch.nn模块具有这两个功能，我们被鼓励使用它们吗？

有什么办法，我可以在 PyTorch 中添加简单的 L1/L2 正则化吗？我们可以通过简单地添加data_losswith来计算正则化损失，reg_loss但是有没有任何明确的方法，PyTorch 库的任何支持可以更轻松地完成它而无需手动执行？

我的机器上安装了 PyTorch，但每当我尝试执行以下操作时 -

我收到以下错误。

如何安装torchtext？

我已经修改了我在 Pytorch github 上找到的代码帽以适合我的数据，但是我的损失结果很大，每次迭代它们都会变大，后来变成 nan。代码没有给我任何错误，也没有损失结果，也没有预测。我有另一个处理简单线性回归的代码，一切正常。我想我在这里遗漏了一些简单的东西，但我看不到它。任何帮助，将不胜感激。

代码：

输出：

[393494300459008.0，inf，inf，inf，南，南，南，南，南，南]

硝

9楠

用途unsqueeze()：

用途view()：

根据文档，unsqueeze()在作为参数给定的位置插入单例 dim，并view()创建一个具有与tensor.

什么view()对我来说很清楚，但我无法将它与unsqueeze(). 此外，我不明白何时使用view()以及何时使用unsqueeze()？

任何有良好解释的帮助将不胜感激！

我有以下一段代码。

代码的最后一行给了我以下错误。

RuntimeError：/data/users/soumith/miniconda2/conda-bld/pytorch-0.1.9_1487344852722/work/torch/lib/THC/generic/THCTensorMath.cu:141 处的张量大小不一致

请注意，当我在第 1 行打印张量形状时。3，我得到以下输出。

为什么即使我使用了 view 方法，我的张量也会变[1, 300]好？embeddedview(1, 1, -1)

任何帮助，将不胜感激！

我有一个浮点值列表（或一个 numpy 数组）。我想创建一个包含所有这些值的一维火炬张量。我可以创建火炬张量并运行一个循环来存储这些值。

但我想知道有什么办法，我可以从列表或数组中创建一个带有初始值的火炬张量吗？当我在 pytorch 工作时，如果有任何 pythonic 方式来实现这一点，也建议我。

我试图使用此处提供的示例对两个张量进行逐元素乘法。

我的代码：

它给了我以下错误。

谁能告诉我为什么我会收到这个错误？

我有一个试图在 pytorch 中实现的网络，但我似乎无法弄清楚如何实现“纯”卷积。在 tensorflow 中可以这样完成：

flipkernel功能是：

如何在 pytorch 中完成类似的操作？