Привет, меня зовут Алексей, и я хочу рассказать вам о том, как работает функция torch.multinomial в библиотеке PyTorch. Эта функция очень полезна при работе с вероятностными моделями и используется для выбора случайных элементов из заданного набора с заданными вероятностями.Когда я впервые столкнулся с torch.multinomial, у меня возник ряд вопросов⁚ как функция выбирает элементы? Что происходит с вероятностями? Я поэкспериментировал с функцией и теперь могу поделиться своим опытом.Когда вы вызываете функцию torch.multinomial, ей необходимо передать два аргумента⁚ тензор вероятностей и желаемое количество выбранных элементов. Начнем с тензора вероятностей. Давайте представим, что у нас есть тензор p размером (N, C), где N ‒ это количество наблюдений, а C ― количество категорий. Каждая строка в тензоре p представляет собой многомерное распределение вероятностей для каждой категории. Например, если у нас есть 3 наблюдения и 4 категории, то p будет иметь размерность (3, 4).
Когда функция torch;multinomial вызывается, она принимает каждую строку тензора вероятностей p как многомерное распределение и выбирает случайные индексы в соответствии с этими вероятностями. Затем эти индексы записываются в результирующий тензор размером (N, k), где k ― это количество выбранных элементов. Что происходит с вероятностями? После выбора индексов, функция torch.multinomial нормализует тензор вероятностей, чтобы значение каждой вероятности лежало в диапазоне от 0 до 1 и их сумма была равна 1. Это позволяет использовать функцию torch.multinomial для сэмплирования из многомерных распределений. Например, если у нас есть тензор вероятностей p [[0.1, 0.3, 0.6], [0.2, 0.4, 0.4]], и мы хотим выбрать 2 элемента из каждой строки, то тензор с индексами будет иметь вид [[2, 0], [1, 2]]. Функция нормализует тензор вероятностей, чтобы получить новый тензор вероятностей p_norm [[0.125, 0.375, 0.5], [0.333, 0.667, 0]]. Значение p_norm[0, 0] равно 0.125, потому что тензор с индексами имеет 1 индекс с значением 0 для первого наблюдения из тензора вероятностей p. Итак, функция torch.multinomial берет тензор вероятностей и выбирает случайные индексы в соответствии с этими вероятностями. Затем она нормализует вероятности, чтобы сумма каждого многомерного распределения равнялась 1. Это позволяет использовать функцию для сэмплирования из различных распределений. Я надеюсь, что мой опыт с использованием функции torch.multinomial поможет вам лучше понять это инструментарий и использовать его в своих проектах. Удачи вам в исследованиях и разработках!