PyTorch - 神经网络 - 输出单个标量值答案

【问题标题】：PyTorch - Neural Network - Output single scalar valuePyTorch - 神经网络 - 输出单个标量值
【发布时间】：2022-02-28 03:34:47
【问题描述】：

假设我们在 PyTorch 中有以下神经网络

seq_model = nn.Sequential(
nn.Linear(1, 13),
nn.Tanh(),
nn.Linear(13, 1))

使用以下输入张量

input = torch.tensor([1.0, 1.0, 5.0], dtype=torch.float32).unsqueeze(1)

我可以通过网络向前跑并得到

seq_model(input)

tensor([[-0.0165],
        [-0.0165],
        [-0.2289]], grad_fn=<TanhBackward0>)

也许我也可以获得单个标量值作为输出，但我不确定如何。谢谢你。我正在尝试使用这样的网络进行强化学习，并使用它作为游戏板状态评估的价值函数逼近器。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

输入的第一个维度表示您的小批量中的观察数 (3)，第二个维度表示特征数 (1)。

如果要转发单个 3d 输入，则必须修改网络（nn.Linear(1, 13) 变为 nn.Linear(3, 13)），并且必须删除 input 上的 unsqueeze(1)。否则，您可以通过使用损失来合并三个输出，从它们中计算单个标量。

【讨论】：