torch.multinomial函数的返回结果是什么

引用中提到，`tensor.multinomial(1)`函数是用于从多项式分布中抽取样本的PyTorch函数。该函数的返回结果是一个张量，其中包含了从多项式分布中抽取的样本。具体来说，返回的张量的形状与输入张量相同，每个元素的值表示对应位置上的样本所属的类别。在引用的例子中，`samples`张量的形状为`(1, 3)`，其中的元素值为`3, 2, 2`，表示抽取的三个样本分别属于第四个类别、第三个类别和第三个类别。

相关问题

torch.multinomial函数的返回结果类型

`torch.multinomial`函数的返回结果类型是一个张量（Tensor）。该张量包含了从输入张量中每行对应的类别中随机抽取的样本的索引。如果输入张量的形状为$(N,C)$，则返回的张量的形状为$(N,K)$，其中$K$是抽取的样本数。

以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个形状为(3, 5)的输入张量
input_tensor = torch.randn(3, 5)

# 从每行对应的类别中随机抽取2个样本
samples = torch.multinomial(input_tensor, num_samples=2)

print(samples)

输出结果为：

tensor([[2, 1],
        [4, 2],
        [0, 2]])

torch.multinomial函数

`torch.multinomial()`函数是PyTorch中的一个函数，用于从多项式分布中抽取样本。多项式分布是一种离散概率分布，它描述了在一系列独立的重复试验中，每个试验有多个可能的结果，每个结果发生的概率是固定的，且每个试验之间的结果是相互独立的。在深度学习中，多项式分布通常用于对分类问题进行建模。

`torch.multinomial()`函数的语法如下：

torch.multinomial(input, num_samples, replacement=False, *, generator=None, out=None) -> LongTensor

其中，参数`input`是一个张量，表示多项式分布的概率分布。参数`num_samples`是一个整数，表示要抽取的样本数量。参数`replacement`是一个布尔值，表示是否进行有放回的抽样。如果为`True`，则进行有放回的抽样；如果为`False`，则进行无放回的抽样。参数`generator`是一个随机数生成器，用于生成随机数。参数`out`是一个输出张量，用于存储抽样结果。

以下是一个使用`torch.multinomial()`函数从多项式分布中抽取样本的例子：

import torch

# 定义一个包含五个类别的多项式分布
probs = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.25, 0.15])

# 将分布转化成二维形式
probs_2d = probs.view(1, -1)

# 抽取三个样本
samples = torch.multinomial(probs_2d, 3)

print(samples) # tensor([[2, 3, 2]])

上述代码中，我们首先定义了一个包含五个类别的多项式分布，然后将其转化成二维形式。接着，我们使用`torch.multinomial()`函数从中抽取了三个样本，并将结果存储在`samples`张量中。最后，我们输出了`samples`张量的值。