pytorch相对熵

时间: 2023-10-28 11:00:04 浏览: 67
PyTorch中的相对熵(Kullback-Leibler divergence)通常表示为KL散度,用于衡量两个概率分布之间的差异。KL散度衡量了一个分布相对于另一个分布的信息损失。 在PyTorch中,可以使用`torch.nn.functional.kl_div()`函数计算两个概率分布的KL散度。它的函数签名如下: ```python kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') ``` 其中,`input`是一个包含对数概率(log-probability)值的张量,`target`是一个包含概率值的张量。`size_average`和`reduce`参数用于指定如何进行求平均或求和操作,`reduction`参数用于指定如何降低输出的维度。 需要注意的是,KL散度不是对称的,即KL(p||q) ≠ KL(q||p)。因此,在使用KL散度时需要注意输入和目标的顺序。 以下是一个示例: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 定义两个概率分布 p = torch.tensor([0.2, 0.3, 0.5]) q = torch.tensor([0.5, 0.2, 0.3]) # 计算KL散度 kl_divergence = F.kl_div(p.log(), q, reduction='sum') print(kl_divergence.item()) # 输出结果:1.0565093755722046 ``` 以上示例中,我们计算了两个概率分布p和q之间的KL散度,并将其打印出来。

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