两个正态分布的Wasserstein距离 pytorch

可以使用PyTorch中的torch.distributions模块来计算两个正态分布之间的Wasserstein距离。具体步骤如下：

1. 导入必要的模块

import torch
from torch.distributions.normal import Normal

2. 定义两个正态分布

mu1, sigma1 = 0, 1
mu2, sigma2 = 1, 1.5
p = Normal(mu1, sigma1)
q = Normal(mu2, sigma2)

3. 计算Wasserstein距离

samples_p = p.sample(torch.Size([1000]))  # 从p中抽取1000个样本
samples_q = q.sample(torch.Size([1000]))  # 从q中抽取1000个样本
distance = torch.abs(samples_p.mean() - samples_q.mean())

其中，我们从每个分布中抽取了1000个样本，然后计算了它们的均值之差的绝对值作为Wasserstein距离。在实际应用中，可以根据具体场景选择不同的抽样方法和距离度量方式。