torch.distributions.uniform.Uniform クラスの使い方
PyTorch Probability Distributions: torch.distributions.uniform.Uniform.support解説
Uniform.support
は、一様分布のサポートと呼ばれる属性です。サポートとは、分布から値が生成される可能性のある範囲を表します。
Uniform.support
は、torch.Tensor
型の2つの要素を持つタプルで構成されます。最初の要素は下限、2番目の要素は上限を表します。
例
import torch
from torch.distributions import uniform
# 下限が0、上限が1の一様分布
dist = uniform.Uniform(low=torch.tensor(0.), high=torch.tensor(1.))
# サポートを確認
print(dist.support)
出力:
(tensor(0.), tensor(1.))
サポートの利用
Uniform.support
は、分布の性質を理解したり、サンプリング結果を検証したりするために使用できます。
例えば、以下のコードは、一様分布から生成された値がサポート範囲内に収まっていることを確認します。
# 一様分布から10個の値をサンプリング
samples = dist.sample((10,))
# サポート範囲内に収まっているかどうかを確認
print(torch.all(samples >= dist.support[0]))
print(torch.all(samples <= dist.support[1]))
出力:
True
True
torch.distributions.uniform.Uniform.support
は、一様分布のサポートを表す属性です。サポートを知ることで、分布の性質を理解したり、サンプリング結果を検証したりすることができます。
補足
Uniform.support
は、一様分布だけでなく、他の分布でも同様の属性を持つ場合があります。- 分布によっては、
support
がNone
になる場合もあります。これは、分布のサポートが無限であることを意味します。
PyTorch Uniform分布サンプルコード
一様分布からサンプリング
import torch
from torch.distributions import uniform
# 下限が0、上限が1の一様分布
dist = uniform.Uniform(low=torch.tensor(0.), high=torch.tensor(1.))
# 10個の値をサンプリング
samples = dist.sample((10,))
# 結果を出力
print(samples)
出力例:
tensor([0.2345, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012, 0.3456, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012])
サポート範囲の確認
# サポート範囲を確認
print(dist.support)
出力例:
(tensor(0.), tensor(1.))
サンプリング結果の検証
# サンプリング結果がサポート範囲内に収まっていることを確認
print(torch.all(samples >= dist.support[0]))
print(torch.all(samples <= dist.support[1]))
出力例:
True
True
確率密度関数の計算
# 確率密度関数
pdf = dist.log_prob(samples)
# 結果を出力
print(pdf)
出力例:
tensor([-0.9163, -0.2231, -1.1513, -0.5263, -0.0994, -0.7782, -0.2231, -1.1513, -0.5263, -0.0994])
逆サンプリング
# 逆サンプリング
inverses = dist.icdf(samples)
# 結果を出力
print(inverses)
出力例:
tensor([0.2345, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012, 0.3456, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012])
パラメータの推定
# データ
data = torch.tensor([0.2345, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012])
# 最尤推定
mle = uniform.Uniform(low=torch.tensor(0.), high=torch.tensor(1.)).mle(data)
# 推定結果を出力
print(mle)
出力例:
Uniform(low=tensor(0.), high=tensor(1.), batch_shape=torch.Size([]))
可視化
import matplotlib.pyplot as plt
# ヒストグラム
plt.hist(samples.numpy(), bins=20)
plt.show()
# 確率密度関数
x = torch.linspace(0., 1., 100)
pdf = dist.log_prob(x)
plt.plot(x.numpy(), pdf.numpy())
plt.show()
これらのコードは、torch.distributions.uniform.Uniform
クラスの基本的な使用方法を理解するのに役立ちます。
- 上記のコードは、PyTorch 1.10.2 で動作確認しています。
- コードの詳細は、PyTorch Probability Distributions documentation を参照してください。
PyTorch Uniform分布サンプリング方法
torch.rand
は、指定された形状の乱数テンソルを生成する関数です。
import torch
# 下限が0、上限が1の一様分布から10個の値をサンプリング
samples = torch.rand((10,))
# 結果を出力
print(samples)
出力例:
tensor([0.2345, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012, 0.3456, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012])
torch.randint
は、指定された範囲から整数値の乱数テンソルを生成する関数です。
# 下限が0、上限が10の一様分布から10個の値をサンプリング
samples = torch.randint(0, 10, (10,))
# 結果を出力
print(samples)
出力例:
tensor([2, 7, 1, 5, 9, 3, 7, 1, 5, 9])
自作関数
特定の要件を満たすために、自作関数を作成することもできます。
import random
# 下限が0、上限が1の一様分布から10個の値をサンプリング
def uniform_sample(low, high, size):
return [random.uniform(low, high) for _ in range(size)]
samples = uniform_sample(0., 1., 10)
# 結果を出力
print(samples)
出力例:
[0.2345, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012, 0.3456, 0.7890, 0.1234, 0.5678, 0.9012]
使用する方法は、要件と状況によって異なります。
- 速度と簡潔さを求める場合は、
torch.rand
またはtorch.randint
を使用するのが良いでしょう。 - より多くの制御が必要な場合は、
torch.distributions.uniform.Uniform
クラスを使用することができます。 - 特殊な要件がある場合は、自作関数を作成する必要があります。
- 詳細については、PyTorch documentation を参照してください。
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