torch 如何实现两点分布采样，100个样本中20个样本为1，80个为2

ゞ浴缸里的玫瑰 2024-02-05 12:11 2阅读 0赞

> 方法1

可以使用 PyTorch 中的 `torch.distributions` 模块实现两点分布采样。具体来说，可以使用 `Categorical` 分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8，然后调用 `sample()` 方法进行采样。

下面是实现上述功能的代码示例：

import torch
    # 创建 Categorical 分布（数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8）
    probs = torch.tensor([0.2, 0.8])
    dist = torch.distributions.Categorical(probs)
    # 从分布中采样100个样本
    samples = dist.sample(torch.Size([100]))
    # 统计样本中数字1和数字2的数量
    count_1 = torch.sum(samples == 0)
    count_2 = torch.sum(samples == 1)
    print(f"数字1的数量：{
          count_1}")
    print(f"数字2的数量：{
          count_2}")

输出结果类似于：

数字1的数量：22
    数字2的数量：78

> 方法2

可以先使用 `torch.ones()` 和 `torch.zeros()` 函数生成分别包含20个数字1和80个数字2的张量，然后使用 `torch.cat()` 函数将它们拼接在一起，再使用 `torch.randperm()` 函数对其进行打乱。

下面是实现上述功能的代码示例：

import torch
    # 生成包含20个数字1和80个数字2的张量，并拼接在一起
    ones_tensor = torch.ones(20)
    zeros_tensor = torch.zeros(80)
    data_tensor = torch.cat([ones_tensor, zeros_tensor], dim=0)
    # 打乱张量中的元素顺序
    shuffled_tensor = data_tensor[torch.randperm(data_tensor.shape[0])]
    print(shuffled_tensor)

输出结果为：

tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 1.,
            1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.,
            0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.,
            0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.,
            1., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
            0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.])

其中，数字1被表示为1.0，数字2被表示为2.0。