Pytorch中的torchdistributions库怎么使用

torch.distributions库介绍

torch.distributions是PyTorch中的概率分布库，包含了众多的概率分布函数，如正态分布、均匀分布、泊松分布等，同时还支持参数化分布，即对分布的参数进行建模和学习，方便用户进行各种概率分布的采样、计算概率密度函数和分布函数等操作。

创建分布对象

使用torch.distributions库创建分布对象的方式有多种，下面分别介绍：

1. 直接输入分布参数

import torch 
from torch.distributions import Normal

normal = Normal(0, 1) # 以均值0、方差1为参数创建一个正态分布对象

上述代码创建了一个均值为0，方差为1的正态分布对象normal。通过normal对象，可以进行样本采样和概率计算等操作。

2. 通过参数对象创建分布

import torch 
from torch.distributions import Normal

mu = torch.tensor([0.0, 5.0])
sigma = torch.tensor([1.0, 2.0])

normal = Normal(mu, sigma) # 以向量mu和sigma为参数创建一个二维正态分布对象

上述代码根据给定的均值mu和方差sigma向量，创建了一个二维正态分布对象normal。在此例中，normal对象可以返回一个大小为[2]的张量（表示二维正态分布的每个分量均值）、一个大小为[2, 2]的协方差矩阵。

3. 通过包含参数的张量创建分布

import torch 
from torch.distributions import Normal

params = torch.tensor([[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]])
normal = Normal(params) # 以参数张量params为输入创建一个二维正态分布对象

上述代码根据给定的张量params，创建了一个二维正态分布对象normal。在此例中，params为一个[2, 2]的张量，其中params[0]表示第一维的均值、params[1]表示第二维的方差。使用此方式创建分布对象，可以方便地将参数变量传递给其他函数。

分布对象的基本操作

import torch 
from torch.distributions import Normal

mu = torch.tensor([0.0, 5.0])
sigma = torch.tensor([1.0, 2.0])
normal = Normal(mu, sigma) # 创建一个二维正态分布对象

sample = normal.sample() # 返回一个二维的采样样本，大小为[2]
log_prob = normal.log_prob(torch.tensor([0.1, 5.0])) # 计算x=[0.1, 5.0]处的对数概率密度值，大小为[2]
prob = normal.cdf(torch.tensor([0.1, 5.0])) # 计算累积分布函数，大小为[2]

上述代码展示了分布对象的一些基本操作，其中sample()函数可以返回一个采样样本，log_prob()函数可以计算一组样本在概率分布下的对数概率密度值，而cdf()函数则可以计算分布函数。

总结

本文介绍了PyTorch中的概率分布库torch.distributions的使用方法，主要包括创建分布和分布对象的基本操作。对于掌握了分布采样、概率密度计算等基本概念的用户，可以利用torch.distributions库便捷地实现相关功能。