Deterministic 第2页

DDPG算法

再来看Deterministic，即我们的Actor不再输

58506fd3fbed·2023-08-24 03:47

PyTorch中torch.nn.MultiheadAttention()的实现（一维情况下）

seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic

飞由于度·2023-08-20 09:05

XMR离线签名操作步骤

monero-wallet-cli--stagenet--offline--restore-deterministic-wallet--subaddress-lookahead2:50000--generate-new-wallet

youngqqcn·2023-08-10 16:04

MySQL 创建函数报错 This function has none of DETERMINISTIC, NO SQL, or READS SQL DATA in its declaration

背景描述在MySQL中创建函数时，报错如下：ThisfunctionhasnoneofDETERMINISTIC,NOSQL,orREADSSQLDATAinitsdeclarationandbinaryloggingisenabled(youmightwanttousethelesssafelog_bin_trust_function_creatorsvariable)错误原因这是我们开启了bi

龙凌云·2023-08-06 06:54

Error：Result_ 1418 - This function has none of DETERMINISTIC

搭建分布式服务，使用了主从数据库，需要使用MySQL的binlog去同步数据，但是开启binlog后导致新增函数、存储过程等报错。具体报错信息如下：Result:1418-ThisfunctionhasnoneofDETERMINISTIC,NOSQL,orREADSSQLDATAinitsdeclarationandbinaryloggingisenabled(you*might*wanttou

彩虹海。·2023-07-29 10:14

statsmodels 笔记：自回归模型 AutoReg

classstatsmodels.tsa.ar_model.AutoReg(endog,lags,trend='c',seasonal=False,exog=None,hold_back=None,period=None,missing='none',*,deterministic

UQI-LIUWJ·2023-07-13 22:02

Unity解决：Deterministic compilation failed. You can disable Deterministic builds in Player Settings

在用新版Unity打开旧版本的工程时遇到了这个错误解决：进入PlayerSetting面板取消勾选之后重启Unity

AD_喵了个咪·2023-06-24 01:37

第十三章确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient Algorithms，DPG）-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

松间沙路hba·2023-06-18 11:46

强化学习DDPG：Deep Deterministic Policy Gradient解读

1.DDPGDDPG方法相比于传统的PG算法，主要有三点改进：A.off-policy策略传统PG算法一般是采用on-policy方法，其将整体强化学习过程分为多个epoch，在每个epoch完成一次policy模型和value模型更新，同时在每轮epoch都需要根据决策模型重新采样得到该轮的训练样本。但当同环境交互代价比较高时，这种on-policy的方式效率并不好。因此DDPG提出了一种off

tostq·2023-06-17 07:24

procedure创建失败--This function has none of DETERMINISTIC

ERROR1418(HY000):ThisfunctionhasnoneofDETERMINISTIC,NOSQL,orREADSSQLDATAinitsdeclarationandbinaryloggingisenabled(you*might*wanttousethelesssafelog_bin_trust_function_creatorsvariable)解决：setgloballog_

东方-phantom·2023-06-16 18:01

SQL Server 2016 Always Encrypted 解析

view=sql-server-2017alwaysencrypted有两种方式,一种是deterministic和randomized.两者的区别:

爱知菜·2023-06-15 04:55

【MySQL 数据库】10、MySQL 的触发器

MySQL的触发器零、存储函数一、触发器二、触发器的使用和语法零、存储函数存储函数是有返回值的存储过程存储函数的参数只能是IN类型characteristic说明：①DETERMINISTIC：相同的输入参数总是产生相同的结果

JavaLearnerZGQ·2023-06-11 06:13

【论文导读】Inferring deterministic causal relations

前段时间看Sch¨olkopf教授的《TowardsCausalRepresentationLearning》，看到这篇挺有意思来读读。这一篇只在Arxiv上挂着，重点主要是研究发掘两变量之间的因果关系（无法应用独立性检验等方法），引入了信息论中的正则性和irregularity的概念，比较信息论，实验较少。目前ANM以及其升级版需要考虑noise对发现因果方向的影响，因此没法应用在判别模型。我们

ViviranZ·2023-04-10 15:29

SQL之存储函数

;END;characteristic说明:DETERMINISTIC:相同的输入参数总是产生相同的结果NOSQL:不

十一*·2023-04-06 20:21

django.db.utils.NotSupportedError: deterministic=True requires SQLite 3.8.3

搜过很多类似问题，升级了sqlite版本（因django怕改动太大就没有尝试卸载django重新安装的方法）。如下，明明版本已经更新成最新了环境变量也加了，软链接指向也是最新了，可运行还是提醒版本过低。可能是不支持新的版本，最终决定更换sqlite3为pysqlite3和pysqlite3-binaryvim/usr/local/python3/lib/python3.8/site-package

繁花_坠藤·2023-03-13 11:53

requires SQLite 3.8.3 or higher

django3在更新过SQLite后依然报错TruerequiresSQLite3.8.3orhigherdjango.db.utils.NotSupportedError:deterministic=

Dog_Food·2023-03-13 11:04

RL策略梯度方法之(七): Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)

本专栏按照https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html顺序进行总结。文章目录原理解析总体概述细节实现算法实现总体流程代码实现DDPG\color{red}DDPGDDPG：[paper：continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning|cod

晴晴_Amanda·2023-03-11 08:06

【Pytorch】本地预训练模型加载

以下代码是读取本地models/路径下的resnet18模型importtorchtorch.manual_seed(0)torch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends

littlemichelle·2023-02-05 08:52

模型每次跑的结果不同怎么办？

1、首先设置种子在代码中加入下面这个函数方法：defset_random_seed(seed,deterministic=False):random.seed(seed)np.random.seed(seed

阿财是小白·2023-02-02 07:59

Deterministic Policy Gradient Algorithms 笔记

1.介绍Policygradient算法在增强学习中有非常多的应用，尤其是动作空间连续的情况。通常我们使用一个函数来表示策略。通常policygradient会从随机策略中采样，然后优化策略来得到更高的reward。这篇论文中，作者考虑的是deterministicpolicies。作者证明，deterministicpolicy是随机policy的极限，当policyvariance趋于0的时候

Junr_0926·2023-01-30 02:50

class：deep RL UC Berkeley

对于Markovdecisionprocess，如果policy和statetransition是deterministic的，而且state和action是连续的，我们可以直接把reward当做label

Zichen_195d·2023-01-29 22:32

强化学习--DDPG---tensorflow实现

Reinforcement_Learning_Game论文《Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning》https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdfDeep_Deterministic_Policy_GradientDDPG

anqiu4023·2023-01-29 11:24

随机采样池化--S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling

Shuangfei/s3pool本文将常规池化看作两个步骤：1）以步长为1在特征图上滑动池化窗口，尺寸大小基本保持不变，leavesthespatialresolutionintact2）以一种uniform和deterministic

O天涯海阁O·2023-01-27 11:58

【PyTorch】解决RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda ...(添加注意力机制)

adaptive_max_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation...查看log定位error位置：在scaler.scale(loss).backward()前添加torch.use_deterministic_algorithms

ericdiii·2023-01-27 09:53

pytorch中随机种子、benchmak、deterministic

1.使用随机种子、deterministic使得实验结果可复现随机数种子seed确定时，模型的训练结果将始终保持一致。

一只咸鱼鱼·2023-01-26 08:28

游戏思考04补充：网络游戏同步算法的理解（参考网易雷火jerish的文章，未完待续7/23，参考文献附尾，物理同步已更新完）

1）早期的Lockstep(确定性锁步同步DeterministicLockstep)2）BucketSynchronization(乐观帧锁定)3）锁步同步协议Lockstepprotocol（1）Deterministic

谢白羽·2023-01-22 08:23

DDPG简单解释

DDPG全称DeepDeterministicPolicyGradientDeep：使用到了深度神经网络Deterministic:DDPG输出确定性策略，输出Q值最大动作，可以用于连续动作的一个环境PolicyGradient

weixin_42522567·2023-01-09 14:06

算法图解里面的代码是什么代码啊_一文带你理清DDPG算法（附代码及代码解释）...

那什么叫deterministic确定性呢？其实DDPG也是解决连续控制型问题的的一个算法，不过和PPO不一样，PPO输出的是一个策略，也就是一个概率分布，而DDPG输出的直接是一个动作。

weixin_39801356·2023-01-09 14:35

深度确定性策略梯度（DDPG）

1.从随机策略到确定性策略从DDPG这个名字看，它是由D（Deep）+D（Deterministic）+PG(PolicyGradient)组成。

叉车司机·2023-01-09 14:34

pytorch基础---cudnn.benchmark和cudnn.deterministic以及如何禁用cudnn

使用cudnn.benchmark和cudnn.deterministic在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：torch.backends.cudnn.benchmark=true而且大家都说这样可以增加程序的运行效率

xys430381_1·2023-01-04 17:04

torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False manual_seed控制程序的随机性

cuda是NVIDIA针对自家的CPU设计的并行计算的框架，cuDNN是isaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks。是专门针对深度神经网络打造的加速库。cuDNNArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetorch.backend

LUQC638·2023-01-04 17:34

torch.backends.cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

当使用新的尺度参数的时候，cuDNN自动从几种算法里面寻找最适合当前配置的高效算法，之后所有相同参数的数据都采用这个算法。但是由于噪声等造成即使在同一个机器也可能会选择不同的算法。因此方便复现、提升训练速度就：torch.backends.cudnn.benchmark=False不需要复现结果、想尽可能提升网络性能：torch.backends.cudnn.benchmark=True虽然通过t

windistance·2023-01-04 17:03

cudnn.deterministic = True 固定随机种子

torch.backends.cudnn.deterministic是啥？顾名思义，将这个flag置为True的话，每次返回的卷积算法将是确定的，即默认算法。

Golden-sun·2023-01-04 17:03

torch.backends.cudnn.benchmark 和torch.backends.cudnn.deterministic

torch.backends.cudnn.benchmark标志位TrueorFalsecuDNN是GPU加速库在使用GPU的时候，PyTorch会默认使用cuDNN加速，但是，在使用cuDNN的时候，torch.backends.cudnn.benchmark模式是为False。设置这个flag为True，我们就可以在PyTorch中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试cu

爱GAN不干·2023-01-04 17:03

【Pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic与 torch.backends.cudnn.benchmark

DynamicSparseTraining/train.pyatmaster·junjieliu2910/DynamicSparseTraining·GitHubhttps://hub.xn--gzu630h.xn--kpry57d/junjieliu2910/DynamicSparseTraining/blob/master/cifar/train.py讲的很清楚，这里记点个人觉得有用的笔记设置

苍白的小包叽·2023-01-04 17:33

torch.backends.cudnn.benchmark和torch.backends.cudnn.deterministic解读

torch.backends.cudnn.benchmark简介：总的来说，大部分情况下，设置这个flag可以让内置的cuDNN的auto-tuner自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。一般来讲，应该遵循以下准则：如果网络的输入数据维度（包括batchsize，图片大小，输入的通道）或类型上变化不大，设置torch.backends.cudnn.benchmark=true

边豪·2023-01-04 17:33

pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)

但是由于计算中有随机性，每次的网络结果可能会略有差异torch.backends.cudnn.deterministic=True固定cuda的随机数种子，每次返回的卷积算法将是确定的。可以避免b

hxxjxw·2023-01-04 17:02

pytorch之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

问题在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：torch.backends.cudnn.benchmark=true而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。那到底有没有这样的效果，或者什么情况下应该这样做呢？解决办法总的来说，大部分情况下，设置这个flag可以让内置的cuDNN的auto-tuner自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。一般来讲，应该遵循以下准则：如果网络的输

Jekk_cheng·2023-01-04 17:02

torch.backends.cudnn.deterministic

将这个flag设置为TRUE的话，每次返回的卷积算法是确定的，即默认算法。如果结合前置torch中设置随机数seed一定的话，可以保证每次运行网络相同输入得到的输出是相同的。

出门左拐是海·2023-01-04 17:31

为什么要设置torch.backends.cudnn.deterministic=True

这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic.torch.backends.cudnn.

月亮在偷看吖·2023-01-04 17:30

Pytorch设置随机种子

torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic

飞机火车巴雷特·2022-12-16 13:43

bug记录：Yolov5使用注意力机制CBAM报错untimeerror: adaptive_avg_pool2d_backward_cuda does not have a deterministi

runtimeerror:adaptive_avg_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation,butyouset'torch.use_deterministic_algorithms

elkluh·2022-12-13 07:27

RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation……报错

小记：※：这里提供的方案并不一定适用于你所遇到的问题，仅供参考哈~问题描述RuntimeError:adaptive_max_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation……报错RuntimeError:adaptive_max_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimp

S6969S·2022-12-13 07:49

yolov4_u5版复现—4. 训练 train.py

1.随机种子点通过设置随机种子点保证实验结果的可复现性cudnn.deterministictorch.backends.cudnn.deterministic=True的话，每次返回的卷积算法将是确定的

yunxi1008·2022-12-09 04:48

学习python/pytorch过程中遇到的知识点

Pytorchtorch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark这两个参数，用于固定算法，使每次运行结果都一样。

gailj·2022-12-08 10:30

【强化学习】Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法详解

1DDPG简介DDPG吸收了Actor-Critic让PolicyGradient单步更新的精华，而且还吸收让计算机学会玩游戏的DQN的精华，合并成了一种新算法，叫做DeepDeterinisticPolicyGradient。那DDPG到底是什么样的算法呢，我们就拆开来分析，我们将DDPG分成’Deep’和’DeterministicPolicyCradient’又能被细分为’Determini

谁最温柔最有派·2022-12-07 12:31

conv2d()、maxpool2d()、linear()、relu()等函数

基本函数torch.nn.Conv2d()torch.nn.MaxPool2d()torch.nn.Linear()torch.nn.ReLU()torch.backends.cudnn.deterministic

mir=ror·2022-12-04 14:09

pytorch日常一错

notallowedtosettorch.backends.cudnnflagsafterdisable_global_flags;pleaseuseflags()contextmanagerinstead找到报错段：#确保输入固定时，输出不变cudnn.deterministic

小白小王·2022-12-03 22:49

RL策略梯度方法之(六): Deterministic policy gradient(DPG)

本专栏按照https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html顺序进行总结。文章目录原理解析回顾策略梯度DPG算法算法实现总体流程代码实现DPG\color{red}DPGDPG：[paper|code]原理解析StochasticPolicyGradient(SPG)是通过参数化的概率分布π

晴晴_Amanda·2022-12-02 13:03

torch.manual_seed；torch.cuda.manual_seed_all；torch.backends.cudnn.deterministic；np.random.seed

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。ifargs.seedisnotNone:random.seed(args.seed)#torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的torch.cuda.manual_seed(args.see

Gabriel_wei·2022-12-01 14:38

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