MMD tensorflow代码

MMD (Maximum Mean Discrepancy) 是一种统计学方法，常用于评估两个概率分布之间的差异，尤其是在无监督学习和生成模型中。在 TensorFlow 中使用 MMD，你需要编写一些自定义代码来实现它，因为 TensorFlow 提供了基本的计算框架，但不是专门针对 MMD 的库。

以下是使用 TensorFlow 实现 MMD 作为损失函数的一个简单示例：

import tensorflow as tf
from scipy.spatial.distance import squareform

def rbf_kernel(X, Y, sigma):
    # X 和 Y 是输入数据的张量，sigma 是核函数的宽度参数
    n_samples_X = tf.shape(X)
    n_samples_Y = tf.shape(Y)
    tiled_X = tf.tile(tf.expand_dims(X, axis=1), [1, n_samples_Y, 1])
    tiled_Y = tf.tile(tf.expand_dims(Y, axis=0), [n_samples_X, 1, 1])
    diff = tf.square(tiled_X - tiled_Y)
    return tf.exp(-diff / (2 * sigma**2))

def mmd_loss(p_dist, q_dist, kernel_func=rbf_kernel, sigma=1.0):
    K_pq = kernel_func(p_dist, q_dist, sigma)
    K_pp = kernel_func(p_dist, p_dist, sigma)
    K_qq = kernel_func(q_dist, q_dist, sigma)
    
    trace_qp = tf.reduce_sum(K_pq)
    trace_pp = tf.reduce_sum(tf.linalg.diag_part(K_pp))
    trace.qq = tf.reduce_sum(tf.linalg.diag_part(K_qq))
    
    return trace_qp - 0.5 * (trace_pp + trace.qq)

# 假设你有两组样本 p_data 和 q_data
p_data = ...  # 形状为 (batch_size, feature_dim)
q_data = ...  # 形状为 (batch_size, feature_dim)

loss = mmd_loss(p_data, q_data)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
optimizer.minimize(loss, var_list=model.trainable_variables)

这个例子中，我们首先定义了一个 RBF 核心函数，然后计算了 MMD 损失。`mmd_loss` 函数返回两个分布之间的 MMD，之后可以在训练过程中优化模型。