本文簡要介紹python語言中 torch.distributions.continuous_bernoulli.ContinuousBernoulli
的用法。
用法:
class torch.distributions.continuous_bernoulli.ContinuousBernoulli(probs=None, logits=None, lims=(0.499, 0.501), validate_args=None)
基礎:
torch.distributions.exp_family.ExponentialFamily
創建由
probs
或logits
(但不是兩者)參數化的連續伯努利分布。分布在 [0, 1] 中受支持,並由 ‘probs’(在 (0,1) 中)或 ‘logits’(實值)參數化。請注意,與伯努利不同,‘probs’ 不對應概率,‘logits’ 不對應log-odds,但由於與伯努利相似,使用相同的名稱。有關詳細信息,請參閱 [1]。
例子:
>>> m = ContinuousBernoulli(torch.tensor([0.3])) >>> m.sample() tensor([ 0.2538])
[1] 連續伯努利:修複變分自動編碼器中普遍存在的錯誤,Loaiza-Ganem G 和 Cunningham JP,NeurIPS 2019。https://arxiv.org/abs/1907.06845
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.distributions.continuous_bernoulli.ContinuousBernoulli。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。