torch.multinomial

torch.multinomial函数是PyTorch中用于从多项式分布中抽取样本的函数。它可以根据给定的概率分布从每个类别中抽取指定数量的样本。[1]

举个例子，假设有一个包含五个类别的多项式分布，并想从中抽取三个样本，可以使用torch.multinomial函数。首先，需要定义一个包含五个类别的概率分布，例如[0.1, 0.2, 0.3, 0.25, 0.15]。然后，将概率分布转化为二维形式，即将其reshape为(1, 5)的形状。最后，使用torch.multinomial函数抽取三个样本。[2]

需要注意的是，使用torch.multinomial函数时，输入的tensor必须满足以下要求：数据类型必须是浮点型（float或double），因为多项式分布的参数通常是实数。维度必须是二维的，其中第一维表示每个样本的概率分布，第二维表示抽取的样本数。例如，如果要从五个类别中抽取三个样本，则tensor的形状应为(5, 3)。[3]

相关问题

import torch p=torch.tensor([0.2,0.1,0.7]) torch.multinomial(p,10,replacement=True这段代码为什么没有结果如何修改

这段代码没有显示结果，是因为 `torch.multinomial` 函数返回的是一个张量，而你没有使用任何方式来输出这个张量的值。你可以使用 `print` 函数来打印这个张量的值。

修改后的代码如下：

import torch

p = torch.tensor([0.2, 0.1, 0.7])
samples = torch.multinomial(p, 10, replacement=True)
print(samples)

这里将随机抽取 10 个符合多项式分布的样本，并存储在 `samples` 张量中，然后使用 `print` 函数输出这个张量的值。如果你运行这段代码，就可以看到随机抽取的 10 个符合多项式分布的样本。这些样本的取值均为 0、1 或 2，这对应了输入的概率数组 `p` 中每个元素的下标。

如果你想查看每个样本对应的概率，可以简单地使用切片操作 `p[samples]`，这样就可以得到一个与 `samples` 张量尺寸相同的张量，其中每个元素都是对应样本的概率。

for _ in range(generate_max_len): outputs = model(input_ids=curr_input_tensor) next_token_logits = outputs[0][-1, :] #size:[vocab size] # 对于已生成的结果generated中的每个token添加一个重复惩罚项，降低其生成概率 for id_ in set(generated): next_token_logits[id_] /= repetition_penalty # 对于[UNK]的概率设为无穷小，也就是说模型的预测结果不可能是[UNK]这个token next_token_logits[tokenizer.convert_tokens_to_ids('[UNK]')] = -float('Inf') filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=topk, top_p=topp) # torch.multinomial表示从候选集合中无放回地进行抽取num_samples个元素，权重越高，抽到的几率越高，返回元素的下标 next_token = torch.multinomial(F.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1) if next_token.item() == tokenizer.sep_token_id: # 遇到[SEP]则表明response生成结束 break generated.append(next_token.item()) curr_input_tensor = torch.cat((curr_input_tensor, next_token), dim=0) text = tokenizer.convert_ids_to_tokens(generated) print("summary:" + "".join(text))这段什么意思

这段代码是用于基于预训练的语言模型生成文本的过程。它使用了top-k和top-p采样的技术，以及一个重复惩罚项，来生成一个在给定前缀下的文本摘要。其中，top-k采样是指从预测的概率分布中选择前k个最高概率的token，top-p采样是指从预测的概率分布中选择累计概率超过一个阈值p的所有token。这样可以增加生成文本的多样性。重复惩罚项是为了防止模型重复生成相同的token。具体来说，对于已经生成的token，它们在下一次生成时的概率会进行一定的惩罚，以降低它们被重复生成的概率。另外，对于[UNK]这个token，模型的预测结果不可能是它，因此它的概率被设为无穷小。最终，生成的文本在遇到[SEP]这个token时结束，输出生成的文本摘要。