mh采样python实现

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练模型和分词器
model_name = 'gpt2'
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 设置生成文本的长度和温度
max_length = 100
temperature = 0.7

# 输入文本
input_text = "今天天气真好，"

# 将文本编码成输入张量
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 使用GPT2模型生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length,
temperature=temperature, num_return_sequences=1)

# 将生成的输出解码成文本
output_text = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)

print(output_text)

相关问题

MH算法的Python实现

MH算法，即Metropolis-Hastings算法，是一种用于蒙特卡洛模拟的采样算法，用于生成服从某个概率分布的样本。下面是一个简单的MH算法的Python实现示例：

import numpy as np

def target_distribution(x):
    # 目标分布的概率密度函数
    return np.exp(-x**2) * np.sin(x)**2

def metropolis_hastings(n_iterations, initial_value, proposal_sd):
    samples = [initial_value]
    current_value = initial_value

    for _ in range(n_iterations):
        # 从建议分布中生成一个新的候选值
        candidate = np.random.normal(current_value, proposal_sd)

        # 计算接受概率
        acceptance_prob = min(1, target_distribution(candidate) / target_distribution(current_value))

        # 接受或拒绝候选值
        if np.random.rand() < acceptance_prob:
            current_value = candidate

        samples.append(current_value)

    return samples

# 设置参数
n_iterations = 10000  # 迭代次数
initial_value = 0  # 初始值
proposal_sd = 0.5  # 建议分布的标准差

# 运行MH算法
samples = metropolis_hastings(n_iterations, initial_value, proposal_sd)

# 打印结果
print("Mean:", np.mean(samples))
print("Standard Deviation:", np.std(samples))

在上述代码中，`target_distribution`函数定义了目标分布的概率密度函数。`metropolis_hastings`函数实现了MH算法的主要逻辑，包括生成候选值、计算接受概率以及接受或拒绝候选值。最后，通过运行`metropolis_hastings`函数，可以得到采样的样本序列，并计算样本的均值和标准差。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。

mh采样 gamma

Gamma分布是一种连续概率分布，通常用于表示正数的随机变量的分布。在机器学习中，我们经常使用Gamma分布来建模数据的分布或作为概率模型的先验分布。

MH采样（Metropolis-Hastings采样）是一种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于从复杂的概率分布中抽样。MH采样可以用于从Gamma分布中抽样。

MH采样的步骤如下：
1. 选择一个初始值作为起点。
2. 从候选分布中抽样一个样本，这个候选分布可以是任何可行的分布。
3. 计算接受率，即根据候选样本和当前样本的比例来决定是否接受候选样本。在MH采样中，接受率由采样目标的概率密度函数确定。
4. 以一定的概率接受候选样本，否则保持当前样本。
5. 重复步骤2到4，直到达到所需的采样数量。

因此，如果你想通过MH采样从Gamma分布中抽样，你需要选择一个适当的候选分布，并根据接受率决定是否接受候选样本。