标签:pre log tanh value custom RL True prob
def log_prob(self, value, pre_tanh_value=None):
"""
:param value: some value, x
:param pre_tanh_value: arctanh(x)
:return:
"""
if pre_tanh_value is None:
pre_tanh_value = self.atanh(value)
return self.normal.log_prob(pre_tanh_value) - torch.log(
1 - value * value + self.epsilon
)
###################################################################
def forward(self, obs, reparameterize=True, return_log_prob=True):
log_prob = None
tanh_normal = self.actor(obs,reparameterize=reparameterize,)
if return_log_prob:
if reparameterize is True:
action, pre_tanh_value = tanh_normal.rsample(
return_pretanh_value=True
)
else:
action, pre_tanh_value = tanh_normal.sample(
return_pretanh_value=True
)
log_prob = tanh_normal.log_prob(
action,
pre_tanh_value=pre_tanh_value
)
log_prob = log_prob.sum(dim=1, keepdim=True) # get the entropy of the actions
else:
if reparameterize is True:
action = tanh_normal.rsample()
else:
action = tanh_normal.sample()
return action, log_prob
from:offlinerl/neorl
标签:pre,log,tanh,value,custom,RL,True,prob 来源: https://www.cnblogs.com/leifzhang/p/16200628.html
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