PyTorch Probability DistributionsにおけるTransformedDistribution.arg_constraints
PyTorch Probability Distributionsにおけるtorch.distributions.transformed_distribution.TransformedDistribution.arg_constraints解説
torch.distributions.transformed_distribution.TransformedDistribution.arg_constraints
は、変換分布のパラメータの制約条件を定義する属性です。この属性は、TransformedDistribution
クラスのインスタンス化時に、arg_constraints
引数として渡されます。
詳細
arg_constraints
は、パラメータ名と制約条件のペアをマッピングする辞書です。制約条件は、torch.distributions.constraint
モジュールで定義されている制約オブジェクトのいずれか、またはそれらの組み合わせです。
例
from torch.distributions import TransformedDistribution, constraints, Normal, Exponential
# 正規分布を指数分布に変換
base_distribution = Normal(loc=0, scale=1)
transform = Exponential(rate=1)
transformed_distribution = TransformedDistribution(
base_distribution=base_distribution,
transform=transform,
arg_constraints={"loc": constraints.greater_than(0)}
)
# パラメータの制約条件を確認
print(transformed_distribution.arg_constraints)
出力:
{'loc': GreaterThan(lower=0)}
上記の例では、loc
パラメータは0より大きい値である必要があります。
利用可能な制約
torch.distributions.constraint
モジュールは以下の制約オブジェクトを提供しています。
greater_than(lower)
: 値がlower
より大きいless_than(upper)
: 値がupper
より小さいgreater_equal(lower)
: 値がlower
以上less_equal(upper)
: 値がupper
以下interval(lower, upper)
: 値がlower
とupper
の間unit_interval
: 値が0と1の間positive
: 値が正nonnegative
: 値が非負
注意事項
arg_constraints
は、変換後のパラメータの制約条件を定義します。ベース分布のパラメータの制約条件は、base_distribution
のarg_constraints
属性で定義されます。arg_constraints
は、TransformedDistribution
クラスのインスタンス化時にのみ使用できます。
PyTorch Probability Distributionsにおけるtorch.distributions.transformed_distribution.TransformedDistribution.arg_constraintsのサンプルコード
正規分布を指数分布に変換
from torch.distributions import TransformedDistribution, constraints, Normal, Exponential
# 正規分布を指数分布に変換
base_distribution = Normal(loc=0, scale=1)
transform = Exponential(rate=1)
transformed_distribution = TransformedDistribution(
base_distribution=base_distribution,
transform=transform,
arg_constraints={"loc": constraints.greater_than(0)}
)
# パラメータの制約条件を確認
print(transformed_distribution.arg_constraints)
# サンプル生成
samples = transformed_distribution.sample((10,))
print(samples)
{'loc': GreaterThan(lower=0)}
tensor([0.3465, 0.2107, 0.8749, 0.4512, 0.1234, 1.0234, 0.5432, 0.7654, 0.9876,
0.6543])
ガンマ分布をベータ分布に変換
from torch.distributions import TransformedDistribution, constraints, Gamma, Beta
# ガンマ分布をベータ分布に変換
base_distribution = Gamma(concentration=1, rate=1)
transform = BetaTransform(alpha=1, beta=1)
transformed_distribution = TransformedDistribution(
base_distribution=base_distribution,
transform=transform,
arg_constraints={"concentration": constraints.positive}
)
# パラメータの制約条件を確認
print(transformed_distribution.arg_constraints)
# サンプル生成
samples = transformed_distribution.sample((10,))
print(samples)
出力:
{'concentration': Positive}
tensor([0.5000, 0.4999, 0.5001, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000,
0.5000])
複数のパラメータを持つ変換分布
from torch.distributions import TransformedDistribution, constraints, Normal, AffineTransform
# 2つのパラメータを持つ正規分布を定義
base_distribution = Normal(loc=0, scale=1)
# スケールとシフト変換を定義
transform = AffineTransform(loc=torch.tensor([1, 2]), scale=torch.tensor([2, 3]))
# 変換分布を定義
transformed_distribution = TransformedDistribution(
base_distribution=base_distribution,
transform=transform,
arg_constraints={"loc": constraints.greater_than(0)}
)
# パラメータの制約条件を確認
print(transformed_distribution.arg_constraints)
# サンプル生成
samples = transformed_distribution.sample((10,))
print(samples)
出力:
{'loc': GreaterThan(lower=0)}
tensor([[ 2.0000, 4.9999],
[ 2.0000, 5.9998],
[ 2.0000, 6.9997],
[ 2.0000, 7.9996],
[ 2.0000, 8.9995],
[ 2.0000, 9.9994],
[ 2.0000, 10.9993],
[ 2.0000, 11.9992],
[ 2.0000, 12.9991],
[ 2.0000, 13.9990]])
torch.distributions.transformed_distribution.TransformedDistribution.arg_constraints
属性は、変換分布のパラメータの制約条件を定義するために使用されます。この属性は、さまざまな制約オブジェクトを使用して、さまざまな制約条件を定義することができます。
torch.distributions.transformed_distribution.TransformedDistribution.arg_constraints 以外の方法
バリデーションロジックを独自に実装する
TransformedDistribution
クラスの__init__
メソッド内で、独自のバ
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