Categorical 踩坑记录 参考文献 pytorch distributions 包简介 分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数,用来构建随机计算图和对随机梯度估计器进行优化。这个包通延续TensorFlow distribution包的设计思路。直接通过随机样本进行反向传播是不可实现的。采用the score function estimator/likelihood ratio estimator/REINFORCE和path...
class torch.distributions.categorical(probs) 其作用是创建以参数probs为标准的类别分布,样本是来自“0,...,K-1”的整数,K是probs参数的长度。也就是说,按照probs的概率,在相应的位置进行采样,采样返回的是该位置的整数索引。 如果probs是长度为K的一维列表,则每个元素是对该索引处的类进行采样的相对概率。
方法1 可以使用 PyTorch 中的torch.distributions模块实现两点分布采样。具体来说,可以使用Categorical分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8,然后调用sample()方法进行采样。 下面是实现上述功能的代码示例: import torch # 创建 Categorical 分布(数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8) probs = torch.tensor([0.2...
简介:可以使用 PyTorch 中的 torch.distributions 模块实现两点分布采样。具体来说,可以使用 Categorical 分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8,然后调用 sample() 方法进行采样。可以先使用 torch.ones() 和 torch.zeros() 函数生成分别包含20个数字1和80个数字2的张量,然后使用 torch.cat() 函数将它们拼接...
class torch.distributions.categorical.Categorical(probs=None, logits=None, validate_args=None) 点击查看 -probs(Tensor) -事件概率 -logits(Tensor) -事件日志概率(未标准化) 创建由 probs 或 logits(但不是两者)参数化的分类分布。 注意 它相当于torch.multinomial()从中采样的分布。
🐛 Bug When sampling from a torch.distributions.Categorical distribution initialized with a few distributions (e.g. 2 distributions each with 2**16 categories) the sample() functions allocates unnecessary huge amount of memory. To Reprodu...
我们使用torch.distributions.Categorical将该张量视为一个概率分布并计算其熵值。最后,我们打印出计算得到的熵值。 熵函数是如何计算的? 熵函数的计算基于信息论中的熵概念。熵用于衡量某个概率分布的不确定性或混乱程度。它的计算公式为: H(X) = -∑p(x) * log2(p(x)) 其中,H(X)表示随机变量X的熵值,p...
🐛 Bug When torch.distributions.Categorical is initialized with probs, the implementation normalizes it even if it is already normalized. However, if we give normalized values to probs, this normalization leads to incorrect gradients. Thi...
categorical_dist = distributions.Categorical(torch.tensor([0.1, 0.3, 0.6])) ``` 2.计算概率密度函数: ```python #计算正态分布在某个点的概率密度函数值 x = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0]) pdf = normal_dist.log_prob(x) #计算伯努利分布的概率密度函数值 x = torch.tensor([0, 1, 0]) pd...
distributions包主要是实现了参数化的概率分布和采样函数。参数化是为了让模型能够具有反向传播的能力,这样才可以用随机梯度下降的方法来进行优化。随机采样的话没办法直接反向传播,有两个方法,REINFORCE和pathwise derivative estimator。 Torch中提供两个方法,sample()和log_prob(),就可以实现REINFORCE ...