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OpenAI的REINFORCE和演员批评强化学习的例子有以下代码:

加强:

policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()

演员评论家:

loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()

一个是使用torch.cat,另一个是使用torch.stack.

就我的理解而言,该文件并未对它们作出任何明确的区分.

我很高兴知道这些功能之间的差异.

我有这个代码：

import torch

list_of_tensors = [ torch.randn(3), torch.randn(3), torch.randn(3)]
tensor_of_tensors = torch.tensor(list_of_tensors)

我收到错误：

ValueError：只有一个元素张量可以转换为Python标量

如何将张量列表转换为pytorch中的张量张量？