所以这个 l o g ( ∑ i n e i ) log (\sum_{i}^{n} e^i) log(∑inei) 的函数结果值就是 m a x ( i ) max(i) max(i)
pytorch中logsumexp函数的用法 总结 文章来源:CSDN_LawsonAbs 详细的代码可见我的Github LawsonAbs的认知与思考,望各位读者审慎阅读。 这里给出一个简单的例子。 代码如下: 这里的 logsumexp 计算的维度是 0,那么对于上述代码的tensor(其size 是 [2,3])就会生成一个[1,3] 的结果。 比如对于上述红框中的计算...
随机函数的维度:与 PyTorch 中的 Tensor 不同,Pyro 中的 Distribution 有两个维度属性:batch_shape和event_shape。这两个属性定义了样本的维度。 batch_shape表示不同参数的同一类型随机变量数量的维度,意味着随机变量之间的条件独立性。 event_shape是随机变量的一个事件所具有的维度,意味着随机向量分量之间的相依性。