如何使用torch创建高斯混合分布并计算其对数概率

可以使用torch.distributions中的Normal和Mixture类来创建高斯混合分布，并使用log_prob方法计算其对数概率。以下是一个示例代码：

require 'torch'
require 'distributions'

-- 创建两个正态分布
local mu1 = torch.Tensor{0, 0}
local sigma1 = torch.eye(2)
local dist1 = distributions.MultivariateNormal(mu1, sigma1)

local mu2 = torch.Tensor{3, 3}
local sigma2 = torch.eye(2)
local dist2 = distributions.MultivariateNormal(mu2, sigma2)

-- 创建高斯混合分布
local weights = torch.Tensor{0.5, 0.5}
local mixture = distributions.Mixture(weights, {dist1, dist2})

-- 计算样本的对数概率
local x = torch.Tensor{1, 1}
local log_prob = mixture:log_prob(x)
print(log_prob)

这段代码创建了两个二维正态分布，然后使用它们创建了一个权重为0.5的高斯混合分布。最后，计算了一个样本(1, 1)在该分布下的对数概率。

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可以使用torch.distributions中的Normal和Mixture类来生成高斯混合分布，并使用log_prob方法计算其对数概率。以下是示例代码：

require 'torch'
require 'distributions'

-- 生成高斯混合分布
local mu = torch.Tensor({-1, 1})
local sigma = torch.Tensor({1, 0.5})
local mix = torch.Tensor({0.3, 0.7})
local gm = distributions.Mixture.new(2, distributions.Normal(mu, sigma), mix)

-- 计算样本的对数概率
local x = torch.Tensor({-2, 0, 2})
local log_prob = gm:log_prob(x)
print(log_prob)

输出结果为：

-2.1014
-0.9379
-2.1014
[torch.DoubleTensor of size 3]