torch.nn.functional.gumbel_softmax()具体的输入实例
时间: 2024-05-08 21:21:28 浏览: 273
torch.nn.functional.gumbel_softmax() 的输入实例包括:
- logits (Tensor) - 一个形状为 (batch_size, num_classes) 的张量,包含模型的原始输出,通常称为对数概率或 logits。
- tau (float) - Gumbel-Softmax 温度参数,控制随机性和平滑度。tau 越小,生成的样本越接近 one-hot 编码;tau 越大,生成的样本越平滑,更接近均匀分布。通常在训练过程中逐渐降低 tau 的值,以使模型逐渐从随机性过渡到确定性。
- hard (bool) - 如果为 True,则返回 one-hot 编码的离散样本;如果为 False,则返回连续的概率分布。
下面是一个简单的示例:
``` python
import torch
logits = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [2.0, 1.0, 0.5]])
tau = 1.0
hard = False
samples = torch.nn.functional.gumbel_softmax(logits, tau=tau, hard=hard)
print(samples)
```
输出:
```
tensor([[0.2422, 0.3977, 0.3601],
[0.3412, 0.3149, 0.3439]])
```
在本示例中,logits 是一个形状为 (2, 3) 的张量,tau 的值为 1.0,hard 的值为 False。函数返回一个形状相同的张量,其中每个元素都是 0 到 1 之间的概率值。这些值的总和为 1。
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