x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)中to_event(1)怎么理解
时间: 2023-05-24 10:06:35 浏览: 40
`to_event(1)`指定了该分布采样的是数据的第1维(即行)上的值,并且必须与观测值在该维度上对应。这是将多个数据项组合成一个batch进行批量处理时需要的,因为一个batch中的所有数据的shape通常是相同的,但每个数据项需要独立地采样。`to_event`方法只在带batch的情况下有用,因为只有在该情况下,采样的样本和观测值需要对应。更具体而言,`to_event`方法将从分布采样的样本视为多个、独立的事件,其中每个事件由一个或多个维度上的值构成。因此,`to_event(1)`表示将数据的第1维视为一个事件,即数据中每一行是一个事件。
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x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)什么意思
这行代码使用 Pyro 库中的 `sample` 方法,用条件概率分布 `Normal` 对 `x_pred` 进行采样,并将采样结果作为观测值 `obs`,与真实数据 `data_x` 进行比较,进而求取参数。其中,`x_pred_loc` 是 `x_pred` 的均值参数,`sigmas` 是 `x_pred` 的方差参数,并使用 `to_event(1)` 方法进行事件编码。
x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)哪部分是带有噪声的观测数据,哪部分代表噪声
观测数据部分是`data_x`,代表噪声的部分是`sigmas`。`x_pred_loc`是对观测数据的预测,它与观测数据之间存在噪声的影响。`dist.Normal`表示在`x_pred_loc`附近的随机噪声。所以`x_pred`是带有噪声的预测值。