KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(logp−logq),其中k表示概率P/Q的维度。 KL散度计算方法一:值得注意的是 1)pytorch中的输入与数学公式中的输入是相反的;2)为了避免数值下溢问题,输入p为log值 importtorchimporttorch.nnasnn# parametersbatch_size=3dim=10# generate random probabilitiesq=nn.functio...
pytorch 中的 kl_div 函数 pytorch中有用于计算kl散度的函数 kl_div torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') AI代码助手复制代码 计算D (p||q) 1、不用这个函数的计算结果为: 与手算结果相同 2、使用函数: (这是计算正确的,结果有差异是因为pytorc...
同理,计算其他拟合分布与真实分布的KL散度,对比得到最优用来拟合真实数据的概率分布表达式。 pytorch计算KL散度 现在,明白了什么是KL散度,可以用pytorch自带的库函数来计算KL散度。 使用pytorch进行KL散度计算,可以使用pytorch的kl_div函数,小白的我经过不断尝试,才明白这个函数的正确打开方式。 假设y为真实分布,x为预测...
先确保对第一个输入进行了softmax+log操作,对第二个参数进行了softmax操作。不进行softmax操作就可能为负。 然后查看自己的输入是否是小数点后有很多位,当小数点后很多位的时候,pytorch下的softmax会产生各维度和不为1的现象,导致kl散度为负,如下所示: a = torch.tensor([[0.,0,0.000001,0.0000002,0,0.000000...
为什么pytorch计算kl散度为负,KL散度,是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据,一般来说,我们无法获取数据的总体,我们只能拿到数据的部分样本,根据数据的部分样本,我们会对数据的整体做一个近似的估计,
KL散度理解以及使用pytorch计算KL散度 KL散度理解以及使⽤pytorch计算KL散度计算例⼦:
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离:比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高(正态...
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补充:pytorch中的kl散度,为什么kl散度是负数?F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数,它的⽤法有很多需要注意的细节。输⼊ 第⼀个参数传⼊的是⼀个对数概率矩阵,第⼆个参数传⼊的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性,存在⼀个指导和被指导的关系,因此这连个矩阵输⼊...