PyTorch Categorical分布をマスターしよう
PyTorchの確率分布におけるtorch.distributions.categorical.Categorical.has_enumerate_support解説
このチュートリアルでは、Categorical
クラスのhas_enumerate_support
属性について解説します。この属性は、分布が有限個のサポートを持つかどうかを示します。
has_enumerate_support
属性は、Categorical
クラスのインスタンスに対して、その分布が有限個のサポートを持つかどうかを示すブーリアン値を返します。
- True: 分布は有限個のサポートを持つ
- False: 分布は無限個のサポートを持つ
例
import torch
from torch.distributions import Categorical
# カテゴリー数が3のCategorical分布を作成
probs = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.3])
categorical = Categorical(probs)
# has_enumerate_support属性を確認
print(categorical.has_enumerate_support)
この例では、has_enumerate_support
属性はTrueになります。これは、カテゴリ数が有限であるためです。
無限個のサポートを持つ分布
カテゴリ数が無限の場合、has_enumerate_support
属性はFalseになります。
# カテゴリー数が無限のCategorical分布を作成
probs = torch.ones(infinite_categories)
categorical = Categorical(probs)
# has_enumerate_support属性を確認
print(categorical.has_enumerate_support)
この例では、has_enumerate_support
属性はFalseになります。
torch.distributions.categorical.Categorical.has_enumerate_support
属性は、分布が有限個のサポートを持つかどうかを示します。この属性は、分布のサンプリングや推論を行う際に役立ちます。
補足
- 確率分布のサポートとは、分布の値を取ることができる値の集合を指します。
PyTorch Categorical分布のサンプルコード
カテゴリー分布の作成
import torch
from torch.distributions import Categorical
# カテゴリー数が3のCategorical分布を作成
probs = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.3])
categorical = Categorical(probs)
# カテゴリー数が無限のCategorical分布を作成
probs = torch.ones(infinite_categories)
categorical = Categorical(probs)
サンプリング
# サンプルを1つ生成
sample = categorical.sample()
# サンプルを複数生成
samples = categorical.sample((10,))
確率計算
# 特定のカテゴリの確率を計算
prob = categorical.log_prob(torch.tensor(2))
# エンタルピーを計算
entropy = categorical.entropy()
パラメータの更新
# パラメータを更新
probs = torch.tensor([0.3, 0.4, 0.3])
categorical = Categorical(probs)
推論
# 最大尤度推定を行う
mle_probs = Categorical.mle(samples)
PyTorch Categorical分布を扱う他の方法
torch.distributions.utils.categorical
categorical_to_onehot
: カテゴリー指標をone-hotベクトルに変換します。onehot_to_categorical
: one-hotベクトルをカテゴリー指標に変換します。
カスタム分布
独自のCategorical分布の実装を作成することもできます。
class MyCategorical(torch.distributions.Distribution):
def __init__(self, probs):
self.probs = probs
def sample(self, sample_shape=torch.Size()):
# サンプル生成コード
def log_prob(self, value):
# 確率計算コード
def entropy(self):
# エンタルピー計算コード
サードパーティライブラリ
PyTorch以外にも、Categorical分布を扱うサードパーティライブラリが存在します。
これらのライブラリは、PyTorchとは異なる機能やインターフェースを提供する場合があります。
まとめ
PyTorch Categorical分布を扱う方法はいくつかあります。
torch.distributions.categorical.Categorical
クラス: 標準的な方法torch.distributions.utils.categorical
モジュール: ユーティリティ関数- カスタム分布: 独自のニーズに合わせて実装
- サードパーティライブラリ: TensorFlow Probability, Jax Distributions
使用する方法は、ニーズと要件によって異なります。
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