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...
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上面的代码中,之所以求和时dim=-1是因为我在使用的过程中,考虑到有时是对batch中feature进行计算,所以这里只对特征维度进行求和。 接下来,就到了今天介绍的主角~ torch代码实现 torch中提供有两种不同的api用于计算KL散度,分别是torch.nn.functional.kl_div()和torch.nn.KLDivLoss(),两者计算效果类似,区别无非是...
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以e为底) 注意: 1、函数...
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为预测分布。 import torch.nn.functional as F kl = F.kl_div(x.softmax(dim=-1).log(), y.softmax(dim=-1), reduction='sum') ...
KL散度,也叫做相对熵,计算公式如下: importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFif__name__=='__main__':x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])# x = F.log_softmax(x)x=F.softmax(x_o,dim=1)y=F.softmax(y_o,dim=1)criterion=...
这就比较清楚了,pytorch的KLDiv确实是按照他说明文档里的公式计算的,即没有对input求对数,因此如果想得到真正的KL散度,还需要对输入求一个对数。 参数解释 官方文档中提到size_average和reduce已经不推荐使用,统一用reduction。 reduction:四个值(none' | 'batchmean' | 'sum' | 'mean)默认为‘mean’,特别注意...
Pytorch使用KL散度 import x=F.log_softmax(x) y=F.softmax(y, dim=1) criterion=nn.KLDivLoss() klloss=criterion(x, y) 输入x :(自己生成的标签)需要经过log_softmax层,把概率分布变换到log上; 输入y: (想要拟合到的目标分布)需要经过softmax层计算;...
功能:相对熵损失函数也称KLD(divergence)、KL散度 注意事项: 需提前将输入计算log-probabilities,如通过nn.logsoftmax()实现 nn.PoissonNLLLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: reduction:none/sum/mean/batchmean(以batchsize维度求平均值) 由于相对熵损失函数(KL散度)衡量的是2个...
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...