Categorical

class paddle.distribution. Categorical ( logits, name=None ) [源代码]

类别分布是一种离散概率分布,其随机变量可以取 K 个相互独立类别的其中一个。

概率质量函数(pmf)为:

\[pmf(k; p_i) =\prod_{i=1}^{k} p_i^{[x=i]}\]

上面公式中:

  • \([x = i]\) 表示:如果 \(x==i\),则表达式取值为 1,否则取值为 0。

参数

  • logits (list|numpy.ndarray|Tensor) - 类别分布对应的 logits。数据类型为 float32 或 float64。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

代码示例

import paddle
from paddle.distribution import Categorical

paddle.seed(100) # on CPU device
x = paddle.rand([6])
print(x)
# [0.5535528  0.20714243 0.01162981
#  0.51577556 0.36369765 0.2609165 ]

paddle.seed(200) # on CPU device
y = paddle.rand([6])
print(y)
# [0.77663314 0.90824795 0.15685187
#  0.04279523 0.34468332 0.7955718 ]

cat = Categorical(x)
cat2 = Categorical(y)

paddle.seed(1000) # on CPU device
cat.sample([2,3])
# [[0, 0, 5],
#  [3, 4, 5]]

cat.entropy()
# [1.77528]

cat.kl_divergence(cat2)
# [0.071952]

value = paddle.to_tensor([2,1,3])
cat.probs(value)
# [0.00608027 0.108298 0.269656]

cat.log_prob(value)
# [-5.10271 -2.22287 -1.31061]

方法

sample(shape)

生成指定维度的样本

参数

  • shape (list) - 指定生成样本的维度。

返回

预先设计好维度的张量。

代码示例

import paddle
from paddle.distribution import Categorical

paddle.seed(100) # on CPU device
x = paddle.rand([6])
print(x)
# [0.5535528  0.20714243 0.01162981
#  0.51577556 0.36369765 0.2609165 ]

cat = Categorical(x)

paddle.seed(1000) # on CPU device
cat.sample([2,3])
# [[0, 0, 5],
#  [3, 4, 5]]

kl_divergence(other)

相对于另一个类别分布的 KL 散度。

参数

  • other (Categorical) - 输入的另一个类别分布。数据类型为 float32。

返回

相对于另一个类别分布的 KL 散度,数据类型为 float32。

代码示例

import paddle
from paddle.distribution import Categorical

paddle.seed(100) # on CPU device
x = paddle.rand([6])
print(x)
# [0.5535528  0.20714243 0.01162981
#  0.51577556 0.36369765 0.2609165 ]

paddle.seed(200) # on CPU device
y = paddle.rand([6])
print(y)
# [0.77663314 0.90824795 0.15685187
#  0.04279523 0.34468332 0.7955718 ]

cat = Categorical(x)
cat2 = Categorical(y)

cat.kl_divergence(cat2)
# [0.071952]

entropy()

信息熵。

返回

类别分布的信息熵,数据类型为 float32。

代码示例

import paddle
from paddle.distribution import Categorical

paddle.seed(100) # on CPU device
x = paddle.rand([6])
print(x)
# [0.5535528  0.20714243 0.01162981
#  0.51577556 0.36369765 0.2609165 ]

cat = Categorical(x)

cat.entropy()
# [1.77528]

probs(value)

所选择类别的概率。 如果 logtis 是 2-D 或更高阶的 Tensor,那么其最后一个维度表示不同类别的概率,其它维度被看做不同的概率分布。 同时,如果 value 是 1-D Tensor,那么 value 会 broadcast 成与 logits 具有相同的概率分布数量。 如果 value 为更高阶 Tensor,那么 value 应该与 logits 具有相同的概率分布数量。也就是说,value[:-1] = logits[:-1]

参数

  • value (Tensor) - 输入张量,表示选择的类别下标。数据类型为 int32 或 int64。

返回

给定类别下标的概率。

import paddle
from paddle.distribution import Categorical

paddle.seed(100) # on CPU device
x = paddle.rand([6])
print(x)
# [0.5535528  0.20714243 0.01162981
#  0.51577556 0.36369765 0.2609165 ]

cat = Categorical(x)

value = paddle.to_tensor([2,1,3])
cat.probs(value)
# [0.00608027 0.108298 0.269656]

log_prob(value)

所选择类别的对数概率。

参数

  • value (Tensor) - 输入张量,表示选择的类别下标。数据类型为 int32 或 int64。

返回

对数概率。

import paddle
from paddle.distribution import Categorical

paddle.seed(100) # on CPU device
x = paddle.rand([6])
print(x)
# [0.5535528  0.20714243 0.01162981
#  0.51577556 0.36369765 0.2609165 ]

cat = Categorical(x)

value = paddle.to_tensor([2,1,3])
cat.log_prob(value)
# [-5.10271 -2.22287 -1.31061]