用MMD从源域数据集迁移样本到目标域形成新的数据集pytorch

MMD（Maximum Mean Discrepancy）是一种用于测量两个概率分布之间距离的方法，可以用来实现从源域到目标域的数据迁移。

下面是一个使用MMD实现数据迁移的PyTorch代码示例：

import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel

def compute_mmd(x, y, kernel):
    cost = torch.mean(kernel(x,x)) + torch.mean(kernel(y,y)) - 2 * torch.mean(kernel(x,y))
    return cost

# 源域数据集
source_data = np.random.randn(100, 10)
source_labels = np.random.randint(low=0, high=2, size=100)

# 目标域数据集
target_data = np.random.randn(100, 10)
target_labels = np.random.randint(low=0, high=2, size=100)

# 转换为PyTorch张量
source_data = torch.from_numpy(source_data).float()
source_labels = torch.from_numpy(source_labels).long()
target_data = torch.from_numpy(target_data).float()
target_labels = torch.from_numpy(target_labels).long()

# 计算MMD距离
gamma = 1 / source_data.shape[1] # 核函数的参数
kernel = lambda x, y: rbf_kernel(x, y, gamma=gamma)
mmd_cost = compute_mmd(source_data, target_data, kernel)

# 生成新的数据集
new_data = torch.cat((source_data, target_data), dim=0)
new_labels = torch.cat((source_labels, target_labels), dim=0)

在这个示例中，我们使用了RBF（径向基函数）核函数来计算MMD距离，然后将源域数据和目标域数据拼接在一起形成新的数据集。你可以根据自己的需求，使用不同的核函数和参数来实现数据迁移。