multinomial.multinomial(1, fair_probs).sample()
时间: 2023-04-21 09:06:12 浏览: 69
multinomial.multinomial(1, fair_probs).sample() 的意思是从一个多项分布中抽取一个样本,其中参数1表示抽取的次数,fair_probs表示每个类别的概率分布。
相关问题
counts = multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample((500,)) cum_counts = counts.cumsum(dim=0)
这是使用 PyTorch 中的 multinomial 函数生成 500 个样本,每个样本都是从一个大小为 10 的多项式分布中随机采样得到的。fair_probs 是一个包含每个类别出现概率的张量。cum_counts 是一个包含每个样本的累计计数的张量。在这个张量中,每一行的第 i 个元素表示前 i 个样本中第一个出现类别 j 的位置。
def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab
这是一个 Python 中定义的函数,函数名为 forward。该函数有五个参数:l、ab、y、idx 和 self。其中,self 是该类的实例对象,l、ab、y、idx 为输入的数据,分别代表亮度、颜色和标签,其中 idx 可以为 None。函数中首先从 self.params 中获取一些参数(包括 K、T、Z_l、Z_ab 和 momentum),然后对 batchSize 和 outputSize 进行了一些处理。
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