Question

我有两个概率分布。我怎样才能在PyTorch中找到他们之间的KL分歧？常规交叉熵只接受整数标签。

Answer 1

是的，PyTorch在torch.nn.functional下有一个名为kl_div的方法来直接计算张量之间的KL-收敛。假设您具有相同形状的张量a和b。您可以使用以下代码：

import torch.nn.functional as F
out = F.kl_div(a, b)

有关详细信息，请参阅上述方法文档。

Answer 2

如果您有两个pytorch distribution object形式的概率分布。然后，最好使用函数torch.distributions.kl.kl_divergence(p, q)。有关文档，请遵循link

Answer 3

功能kl_div与wiki的解释不同。

我使用以下内容：

# this is the same example in wiki
P = torch.Tensor([0.36, 0.48, 0.16])
Q = torch.Tensor([0.333, 0.333, 0.333])

(P * (P / Q).log()).sum()
# tensor(0.0863), 10.2 µs ± 508

F.kl_div(Q.log(), P, None, None, 'sum')
# tensor(0.0863), 14.1 µs ± 408 ns

与kl_div进行比较，甚至更快

Answer 4

如果使用Torch发行版

mu = torch.Tensor([0] * 100)
sd = torch.Tensor([1] * 100)

p = torch.distributions.Normal(mu,sd)
q = torch.distributions.Normal(mu,sd)

out = torch.distributions.kl_divergence(p, q).mean()
out.tolist() == 0
True

KL在PyTorch中的两个概率分布的发散

4 个答案: