def p_sample(model,x,t,betas,one_minus_alphas_bar_sqrt): """从x[T]采样t时刻的重构值""" t = torch.tensor([t]) coeff = betas[t] / one_minus_alphas_bar_sqrt[t] eps_theta = model(x,t) mean = (1/(1-betas[t]).sqrt())*(x-(coeff*eps_theta)) z = torch.randn_like(x) sigma_t = betas[t].sqrt() sample = mean + sigma_t * z return (sample)代码分析

这段代码是一个函数，用于从给定的输入序列`x`中采样出指定时刻`t`的重构值。具体代码实现如下：

def p_sample(model, x, t, betas, one_minus_alphas_bar_sqrt):
    t = torch.tensor([t])  # 将时刻t转化为张量形式
    # 计算采样参数
    coeff = betas[t] / one_minus_alphas_bar_sqrt[t]
    # 使用模型预测重构值
    eps_theta = model(x, t)
    # 计算均值
    mean = (1 / (1 - betas[t]).sqrt()) * (x - (coeff * eps_theta))
    # 生成标准正态分布随机数
    z = torch.randn_like(x)
    # 计算标准差
    sigma_t = betas[t].sqrt()
    # 生成采样值
    sample = mean + sigma_t * z
    return sample

在函数中，首先将时刻`t`转化为张量形式。然后，根据给定的采样参数`betas`和`one_minus_alphas_bar_sqrt`，计算采样系数`coeff`。接着，使用模型`model`对输入序列`x`进行预测，生成重构值`eps_theta`。然后，根据均值公式`(1/(1-betas[t]).sqrt())*(x-(coeff*eps_theta))`计算均值`mean`。接着，使用`torch.randn_like(x)`生成标准正态分布随机数`z`。然后，根据标准差公式`betas[t].sqrt()`计算标准差`sigma_t`。最后，根据采样公式`mean + sigma_t * z`生成采样值，并返回。