torch 控制高斯抽样范围

亦凉 2023-10-13 14:44 23阅读 0赞

> pytorch，从高斯中抽样，控制不要过大和过小值

在PyTorch中，可以使用torch.randn()函数从标准正态分布（高斯分布）中抽样。但是，如果你想控制抽样值不要过大或过小，可以采取以下方法：

限制抽样范围：可以通过设置上下界限制抽样值的范围。例如，假设你希望抽样值在\[-3, 3\]之间，可以使用以下代码：

import torch
    
    sample = torch.randn(10)  # 抽样10个值
    sample = torch.clamp(sample, min=-3, max=3)  # 限制抽样值在[-3, 3]范围内

torch.clamp()函数将超出指定范围的值截断为指定的最小值（min）或最大值（max）。

改变抽样的标准差：通过调整标准差，可以控制抽样值的分布范围。标准差越小，抽样值的分布范围越窄。例如，以下代码演示了如何从具有较小标准差的高斯分布中抽样：

import torch
    
    mean = 0
    std = 0.5  # 标准差为0.5
    sample = torch.randn(10) * std + mean

通过将torch.randn()抽样结果乘以标准差，并加上均值，可以控制抽样值的分布范围。

这些方法可以帮助你控制从高斯分布中抽样的值不要过大或过小，根据具体的需求选择适当的方法和参数。

> pytorch，从高斯中抽样，控制不要过大和过小值 有哪些常用的设置？

在PyTorch中，从高斯分布中抽样并控制抽样值不要过大或过小，有几个常用的设置和技巧：

调整均值和标准差：通过改变高斯分布的均值和标准差，可以控制抽样值的范围。较小的均值和标准差通常会导致较小的抽样值，而较大的均值和标准差会导致较大的抽样值。可以根据需要调整这两个参数。

截断高斯分布：通过使用截断高斯分布，可以限制抽样值的范围在一定区间内。torch.truncnorm是一个可用的PyTorch扩展库，用于生成截断高斯分布的抽样。你可以指定上下界限制抽样值的范围。

剪裁或缩放抽样值：使用torch.clamp函数可以将抽样值限制在指定范围内。可以使用torch.clamp来剪裁抽样值，将超出指定范围的值截断为最大或最小边界。另一种方法是将抽样值缩放到所需范围内，例如通过乘以一个缩放因子。

这些设置和技巧可以根据具体情况和需求进行调整。根据实际应用场景，你可以选择合适的方法和参数来控制从高斯分布中抽样的值不要过大或过小。

> 详细讲解一下torch.truncnorm截断高斯分布

torch.truncnorm是一个PyTorch的扩展库，用于生成截断高斯分布的抽样。它提供了一种在给定上下界的限制下生成高斯分布的方法。下面我将详细解释如何使用torch.truncnorm生成截断高斯分布。

首先，确保你已经安装了torch.distributions模块，这是包含torch.truncnorm的模块。你可以使用以下命令安装：

pip install torch

然后，导入相关的模块：

import torch
    from torch.distributions import truncnorm

接下来，你需要指定截断高斯分布的上下界。假设你想要生成一个均值为0，标准差为1的截断高斯分布，限制在\[-2, 2\]的范围内：

lower = -2
    upper = 2
    mean = 0
    std = 1

接着，你可以使用truncnorm类来创建截断高斯分布的对象。该类的参数包括均值（loc）、标准差（scale）、下界（a）和上界（b）：

dist = truncnorm((lower - mean) / std, (upper - mean) / std, loc=mean, scale=std)

现在，你可以使用该分布对象生成截断高斯分布的抽样值。例如，抽样10个值：

sample = dist.sample((10,))

这样就生成了10个符合指定截断高斯分布的抽样值。

需要注意的是，torch.truncnorm生成的截断高斯分布采用标准化的参数，即均值为0，标准差为1。因此，在使用时，我们需要根据具体的需求对均值和标准差进行适当的调整。

这就是如何使用torch.truncnorm生成截断高斯分布的抽样值的详细说明。记得根据实际情况调整上下界、均值和标准差以满足你的需求。

> 如果不指定截断高斯分布的上下界，默认上下界是多少？

如果在使用torch.truncnorm时不指定截断高斯分布的上下界，默认的上下界是负无穷大到正无穷大，即不进行截断。这意味着生成的抽样值可以在整个实数范围内取值。

如果你想要限制截断高斯分布的上下界，你需要明确指定truncnorm类的参数中的下界（a）和上界（b），以定义截断的范围。如果未指定下界和上界参数，将生成未截断的高斯分布。

以下是一个示例，展示了如何使用torch.truncnorm生成未截断的高斯分布的抽样值：

import torch
    from torch.distributions import truncnorm
    
    mean = 0
    std = 1
    
    dist = truncnorm(-torch.Tensor([float('inf')]), torch.Tensor([float('inf')]), loc=mean, scale=std)
    sample = dist.sample((10,))

在上述示例中，未指定下界和上界参数，因此生成的抽样值将遵循未截断的高斯分布，可以取得任意实数值。

如果你希望限制截断高斯分布的上下界，请根据需要显式设置truncnorm的下界和上界参数。

> 常用的取上下界是多少？

常用的截断高斯分布的上下界的取值是根据具体应用需求而定。下界和上界的选择应该基于问题的上下文和数据的特性。

一种常见的选择是根据正态分布的性质和数据的范围来确定上下界。由于正态分布在负无穷大和正无穷大处概率密度非常接近于零，因此通常将上下界设置为多个标准差的倍数，以捕捉绝大部分的分布区域。

例如，经验法则中的"3σ原则"可以作为一个常用的参考，它指的是大约68%的数据位于均值加减一个标准差范围内，约95%的数据位于均值加减两个标准差范围内，约99.7%的数据位于均值加减三个标准差范围内。

基于这个原则，一种常见的选择是将截断高斯分布的上下界设置为均值加减几个标准差的倍数，以包含绝大部分的分布区域。具体的倍数取决于数据的特点和问题的需求。一般来说，常用的倍数包括2、3、4等。

例如，如果数据集的大部分值位于均值附近并且存在离群值，你可以选择设置上下界为均值加减3个标准差，以限制离群值的影响。

需要注意的是，截断高斯分布的上下界的选择应该根据具体情况进行调整，确保抽样值的范围满足问题的要求。通过对数据的分析和理解，结合问题的背景，你可以选择适当的上下界值来控制生成的截断高斯分布的抽样值。

torch 控制高斯抽样范围

发表评论取消回复

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 Android高斯模糊、高斯平滑（Gaussian Blur）【2】

相关 Android高斯模糊、高斯平滑（Gaussian Blur）【1】

相关 torch 控制高斯抽样范围

相关 opencv高斯滤波

相关高斯模糊

相关高斯过程和高斯过程回归

相关高斯日记

相关高斯噪声与高斯滤波

相关高斯模糊

相关高斯数据库集锦