PyTorch Tensor.index_select（）の使用方法は？

Question

現在、PyTorchを使用してREINFORCEアルゴリズムを実装しようとしています。私は報酬を割り引いた後に責任ある成果を集めることができるようにしたい。したがって、アクションのメモリが与えられた場合、インデックスのテンソルを作成し、Tensor.index_selectを使用しようとしますが、成功しません。誰も助けることができますか？

rH = np.array(rH) # discounted reward 
    aH = np.array(aH) # action_holder 
    sH = np.vstack(np.array(sH)) # states holder 

    statesTensor = Variable(torch.from_numpy(sH).type(torch.FloatTensor)) 
    out = model.forward(statesTensor) 

    indexes = GuiltyOnes(out, aH) 
    flat = out.view(1,-1) 

    respos = torch.index_select(flat, 1, torch.from_numpy(indexes).type(torch.LongTensor)) 

私は次のエラーを取得する：

return IndexSelect.apply(self, dim, index) 
    RuntimeError: save_for_backward can only save input or output tensors, but argument 0 doesn't satisfy this condition 

Answer 1

あなたの場合はそのため、あなたの代わりにVariableを使用する必要があり、this oneのようになります。

i = Variable(torch.from_numpy(indexes).long()) 
respos = torch.index_select(flat, 1, i) 

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は覚えておいてくださいそのpytorchのエラーメッセージは必ずしも正確ではありません。この場合、それはかなり誤解を招くようなものです。