Python PyTorch bernoulli用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.bernoulli 的用法。

用法:

torch.bernoulli(input, *, generator=None, out=None) → Tensor

參數：

input(Tensor) -伯努利分布的概率值的輸入張量

關鍵字參數：

• generator(torch.Generator， 可選的) -用於采樣的偽隨機數發生器

• out(Tensor,可選的) -輸出張量。

從伯努利分布中繪製二進製隨機數(0 或 1)。

input 張量應該是一個包含用於繪製二進製隨機數的概率的張量。因此，input 中的所有值都必須在以下範圍內：0 \leq \text{input}_i \leq 1。

輸出張量的\text{i}^{th}元素將根據input中給出的\text{i}^{th}概率值繪製一個值1。

\text{out}_{i} \sim \mathrm{Bernoulli}(p = \text{input}_{i})

返回的 out 張量隻有值 0 或 1，並且與 input 具有相同的形狀。

out 可以有整數 dtype ，但 input 必須有浮點 dtype 。

例子：

>>> a = torch.empty(3, 3).uniform_(0, 1)  # generate a uniform random matrix with range [0, 1]
>>> a
tensor([[ 0.1737,  0.0950,  0.3609],
        [ 0.7148,  0.0289,  0.2676],
        [ 0.9456,  0.8937,  0.7202]])
>>> torch.bernoulli(a)
tensor([[ 1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.]])

>>> a = torch.ones(3, 3) # probability of drawing "1" is 1
>>> torch.bernoulli(a)
tensor([[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]])
>>> a = torch.zeros(3, 3) # probability of drawing "1" is 0
>>> torch.bernoulli(a)
tensor([[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]])