torch.distributions.multivariate_normal
时间: 2023-12-02 15:02:00 浏览: 45
torch.distributions.multivariate_normal 是一个PyTorch中的概率分布类,用于表示多元正态分布(Multivariate Normal Distribution)。多元正态分布是指在多维空间中的一种连续概率分布,其概率密度函数可以用均值向量和协方差矩阵来描述。在机器学习中,多元正态分布经常被用来建模一些连续型随机变量,如图像像素值、音频信号等。使用torch.distributions.multivariate_normal可以方便地对这些随机变量进行采样和计算概率密度函数等操作。
相关问题
torch.distributions.multivariate_normal.log_prob
torch.distributions.multivariate_normal.log_prob 是一个 PyTorch 中的函数,用于计算多元正态分布的对数概率密度函数值(log probability density function)。它需要两个参数:
- value: 一个形状为 (batch_size, event_shape) 的张量,表示多元正态分布中的随机变量取值;
- loc: 一个形状为 (event_shape,) 的张量,表示多元正态分布的均值向量;
- covariance_matrix: 一个形状为 (event_shape, event_shape) 的张量,表示多元正态分布的协方差矩阵。
该函数的返回值是一个形状为 (batch_size,) 的张量,表示给定随机变量取值,对应的多元正态分布的对数概率密度函数值。
torch.distributions.Normal
torch.distributions.Normal 是 PyTorch 中的一个概率分布类,用于表示正态分布。它可以用来生成符合正态分布的随机数,也可以计算正态分布的概率密度函数值、累积分布函数值等等。
在 PyTorch 中,可以通过创建一个 Normal 对象来表示一个正态分布。创建 Normal 对象时需要指定均值和标准差,例如:
```
import torch
from torch.distributions.normal import Normal
mu = torch.tensor([0.0])
sigma = torch.tensor([1.0])
normal = Normal(mu, sigma)
```
这个例子中,我们定义了一个均值为 0,标准差为 1 的正态分布。我们可以使用 `sample()` 方法来生成一个符合该分布的随机数:
```
sample = normal.sample()
```
我们也可以计算该分布的概率密度函数值:
```
pdf = normal.log_prob(sample)
```
这里的 `pdf` 是一个张量,其形状与 `sample` 相同,每个元素表示该随机数在该正态分布下的概率密度函数值。