KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(log p−log q) ,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 import torch import torch.nn as nn # parameters batch_size = 3 dim = 10 # generate...
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') 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pytorch这个函数中默认的是...
如果想终止一个Tensor在计算图中的追踪回溯, 只需要执行.detach()就可以将该Tensor从计算图中撤下, 在未来的回溯计算中也不会再计算该Tensor. 除了.detach(), 如果想终止对计算图的回溯, 也就是不再进行方向传播求导数的过程, 也可以采用代码块的方式with torch.no_grad():, 这种方式非常适用于对模型进行预测...
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...
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,而数据整体本身有一个真实的分布(我们可能永远无法...
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的顺序需要确定一下...
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...
5. PyTorch grad_fn的作用以及RepeatBackward, SliceBackward示例(3) 推荐排行榜 1. markdown居中对齐,左对齐,右对齐(4) 2. linux创建软链接(3) 3. 论文中如何写算法伪代码(3) 4. pytorch的nn.MSELoss损失函数(3) 5. LSTM的计算过程,权重参数数目,weight_ih_l0,weight_hh_l0(3) 最新评论...
pytorch实现计算kl散度F.kl_div（）torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')Parameters input – Tensor of arbitrary shape target – Tensor of the same shape as input size_average (bool, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the...