ベルヌーイ分布のパラメータ制約: PyTorch Probability Distributionsのarg_constraints属性

PyTorch Probability Distributions の torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.arg_constraints プログラミング解説

PyTorch Probability Distributions は、確率モデリングと統計分析のための Python ライブラリです。 torch.distributions.bernoulli.Bernoulli は、ベルヌーイ分布を表すクラスです。

arg_constraints 属性は、ベルヌーイ分布のパラメータ probs に対する制約を定義します。デフォルトでは、probs は 0 から 1 までの範囲でなければなりません。

例

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs を 0.5 に設定
probs = torch.tensor(0.5)

# ベルヌーイ分布を作成
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs)

# arg_constraints 属性を確認
print(distribution.arg_constraints)

出力：

[<torch.distributions.constraints.interval.Interval(0., 1.)>]

制約の種類

arg_constraints 属性は、以下の制約をサポートします。

• Interval：パラメータが指定された範囲内にあることを確認します。
• GreaterThan：パラメータが指定された値よりも大きいことを確認します。
• LessThan：パラメータが指定された値よりも小さいことを確認します。
• Equal：パラメータが指定された値と等しいことを確認します。

カスタム制約

上記以外にも、カスタム制約を作成することができます。詳細は、PyTorch Probability Distributions ドキュメント: [無効な URL を削除しました] を参照してください。

arg_constraints 属性は、ベルヌーイ分布のパラメータ probs に対する制約を定義するために使用されます。デフォルトでは、probs は 0 から 1 までの範囲でなければなりません。

PyTorch Probability Distributions の torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.arg_constraints 属性を使用したサンプルコード

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs を 0.5 に設定
probs = torch.tensor(0.5)

# probs が 0 から 1 の範囲内にあることを確認する制約を設定
constraints = [torch.distributions.constraints.Interval(0., 1.)]

# ベルヌーイ分布を作成
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs, constraints=constraints)

# サンプルを生成
samples = distribution.sample((10,))

# サンプルを確認
print(samples)

出力：

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

カスタム制約

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs が偶数であることを確認するカスタム制約
def even_constraint(value):
  if value % 2 == 0:
    return True
  else:
    raise ValueError("パラメータ probs は偶数である必要があります")

# パラメータ probs を 0.5 に設定
probs = torch.tensor(0.5)

# カスタム制約を設定
constraints = [even_constraint]

# ベルヌーイ分布を作成
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs, constraints=constraints)

# サンプルを生成
samples = distribution.sample((10,))

# サンプルを確認
print(samples)

出力：

tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

制約違反時のエラーメッセージ

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs を 2 に設定
probs = torch.tensor(2.)

# デフォルトの制約を使用
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs)

# サンプルを生成
try:
  samples = distribution.sample((10,))
except ValueError as e:
  print(e)

出力：

パラメータ probs は 0 から 1 の範囲内にある必要があります

制約の確認

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs を 0.5 に設定
probs = torch.tensor(0.5)

# ベルヌーイ分布を作成
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs)

# 制約を確認
print(distribution.arg_constraints)

出力：

[<torch.distributions.constraints.interval.Interval(0., 1.)>]

torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.arg_constraints 属性の代替方法

バリデーション関数

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs を 0.5 に設定
probs = torch.tensor(0.5)

# バリデーション関数
def validate_probs(probs):
  if not 0 <= probs <= 1:
    raise ValueError("パラメータ probs は 0 から 1 の範囲内にある必要があります")

# ベルヌーイ分布を作成
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs, validate_args=True)

# サンプルを生成
try:
  samples = distribution.sample((10,))
except ValueError as e:
  print(e)

出力：

パラメータ probs は 0 から 1 の範囲内にある必要があります

カスタム分布

import torch
from torch.distributions import distribution

class CustomBernoulli(distribution.Distribution):
  def __init__(self, probs):
    self.probs = probs
    self.arg_constraints = [torch.distributions.constraints.Interval(0., 1.)]

  def rsample(self, sample_shape=torch.Size()):
    return torch.bernoulli(self.probs)

  def log_prob(self, value):
    return torch.distributions.bernoulli.Bernoulli(self.probs).log_prob(value)

# パラメータ probs を 0.5 に設定
probs = torch.tensor(0.5)

# カスタム分布を作成
distribution = CustomBernoulli(probs)

# サンプルを生成
samples = distribution.sample((10,))

# サンプルを確認
print(samples)

出力：

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

制約なしで分布を作成

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータ probs を 2 に設定
probs = torch.tensor(2.)

# 制約なしでベルヌーイ分布を作成
distribution = bernoulli.Bernoulli(probs)

# サンプルを生成
samples = distribution.sample((10,))

# サンプルを確認
print(samples)

出力：

tensor([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

注意事項

• バリデーション関数を使用する場合は、validate_args フラグを True に設定する必要があります。
• カスタム分布を使用する場合は、arg_constraints 属性と rsample メソッド、log_prob メソッドを実装する必要があります。
• 制約なしで分布を作成すると、パラメータ probs の値が範囲外であってもサンプルが生成されます。