现在我得到了两个分布，请告诉我求这两个分布的对数似然的pytorch代码

假设你已经得到了两个分布的概率密度函数，可以使用以下代码计算这两个分布的对数似然：

import torch
import torch.nn.functional as F

def log_likelihood(dist1, dist2):
    """
    dist1, dist2: 分别是两个分布的概率密度函数
    """
    log_prob1 = torch.log(dist1)
    log_prob2 = torch.log(dist2)
    return torch.sum(log_prob1 + log_prob2)

其中`dist1`和`dist2`都是概率密度函数的张量表示，可以使用PyTorch中的概率分布函数来生成它们，例如正态分布可以使用`torch.distributions.Normal`来生成。

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我得到了两个分布的均值和方差，现在要求他们的对数似然，请告诉我pytorch代码

如果你已经得到了两个分布的均值和方差，可以使用以下代码计算这两个分布的对数似然：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.distributions import Normal

def log_likelihood(mu1, sigma1, mu2, sigma2):
    """
    mu1, sigma1: 第一个分布的均值和标准差
    mu2, sigma2: 第二个分布的均值和标准差
    """
    dist1 = Normal(mu1, sigma1)
    dist2 = Normal(mu2, sigma2)
    return torch.sum(dist1.log_prob(dist1.sample()) + dist2.log_prob(dist2.sample()))

其中`mu1`和`sigma1`表示第一个分布的均值和标准差，`mu2`和`sigma2`表示第二个分布的均值和标准差。我们使用`torch.distributions.Normal`来定义正态分布，并使用`log_prob`方法计算对数似然。注意，我们使用`sample`方法来生成一个随机的样本，这是因为对数似然的计算需要对整个分布进行积分，而这个积分难以精确计算，因此我们使用随机采样来近似计算。

基于pytorch框架写一个deepsurv的模型代码来进行生存分析

以下是基于PyTorch框架写的一个Deepsurv模型代码，用于进行生存分析：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Deepsurv(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Deepsurv, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

def negative_log_likelihood(preds, events):
    hazard_ratio = torch.exp(preds)
    log_risk = torch.log(torch.cumsum(hazard_ratio, dim=1))
    uncensored_likelihood = (preds.T - log_risk.T).T
    censored_likelihood = uncensored_likelihood * events
    neg_likelihood = -torch.sum(censored_likelihood)
    return neg_likelihood

def train(model, optimizer, train_loader, epochs):
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(train_loader, 0):
            inputs, events = data
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = negative_log_likelihood(outputs, events)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
        print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader)))

input_dim = 10
hidden_dim = 20
output_dim = 1
lr = 0.001
epochs = 10
batch_size = 32

model = Deepsurv(input_dim, hidden_dim, output_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

train(model, optimizer, train_loader, epochs)

其中，Deepsurv类是我们定义的模型，包含两个全连接层和一个ReLU激活函数。negative_log_likelihood函数是用来计算负对数似然损失的，它首先计算每个样本的hazard ratio，然后计算log risk和uncensored likelihood，最后根据事件状态计算censored likelihood，并将其相加并取负作为损失函数。train函数是训练模型的函数，它使用Adam优化器对模型进行训练。

在使用这个代码之前，需要将数据集转换为PyTorch张量或数据集。具体而言，需要将生存时间和事件状态分别转换为张量，并使用torch.utils.data.TensorDataset或torch.utils.data.Dataset将它们组合成数据集。然后，可以使用torch.utils.data.DataLoader将数据集加载到模型中进行训练。