【必見】PyTorchの確率分布プログラミング：ContinuousBernoulli分布のparam_shape属性を使いこなして、自由自在に確率を操る

この属性は、ContinuousBernoulli 分布のパラメータ probs または logits の形状を返します。

詳細

• logits パラメータは、任意の値を持つテンソルです。この場合、param_shape は logits の形状と同じになります。
• probs パラメータは、0から1までの値を持つテンソルです。この場合、param_shape は probs の形状と同じになります。

import torch
from torch.distributions import ContinuousBernoulli

# probsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
probs = torch.tensor([0.3])
cb = ContinuousBernoulli(probs)

# param_shapeを取得
param_shape = cb.param_shape
print(param_shape)  # torch.Size([1])

# logitsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
logits = torch.tensor([1.0])
cb = ContinuousBernoulli(logits)

# param_shapeを取得
param_shape = cb.param_shape
print(param_shape)  # torch.Size([1])

• param_shape は、sample() や log_prob() などのメソッドで使用されます。
• param_shape は、ContinuousBernoulli 分布の確率密度関数を計算するために必要な情報を含むテンソルの形状を表します。

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import torch
from torch.distributions import ContinuousBernoulli

# サンプルコード

# probsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
probs = torch.tensor([0.3, 0.7, 0.9])
cb = ContinuousBernoulli(probs)

# 乱数を生成
samples = cb.sample()
print(samples)

# 確率密度を計算
log_prob = cb.log_prob(samples)
print(log_prob)

# パラメータ形状を取得
param_shape = cb.param_shape
print(param_shape)

1. probs パラメータを使用して ContinuousBernoulli 分布を作成します。
2. sample() メソッドを使用して、分布からの乱数を生成します。
3. log_prob() メソッドを使用して、生成された乱数の確率密度を計算します。
4. param_shape 属性を使用して、分布のパラメータの形状を取得します。

このコードは、ContinuousBernoulli 分布の基本的な使用方法を示しています。

• 実際のアプリケーションでは、より複雑なコードが必要になる場合があります。
• このコードは、チュートリアルやドキュメントで使用されているコードを簡略化したものに基づいています。

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以下に、param_shape の代替方法をいくつか紹介します。

probs または logits の形状を取得する

ContinuousBernoulli 分布は、probs または logits パラメータを使用して初期化されます。これらのパラメータの形状は、分布のパラメータの形状と一致します。

import torch
from torch.distributions import ContinuousBernoulli

# probsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
probs = torch.tensor([0.3, 0.7, 0.9])
cb = ContinuousBernoulli(probs)

# probsの形状を取得
param_shape = probs.shape
print(param_shape)  # torch.Size([3])

# logitsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
logits = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
cb = ContinuousBernoulli(logits)

# logitsの形状を取得
param_shape = logits.shape
print(param_shape)  # torch.Size([3])

torch.tensor を使用して形状を直接作成する

param_shape 属性の代わりに、torch.tensor を使用して形状を直接作成することもできます。

import torch
from torch.distributions import ContinuousBernoulli

# probsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
probs = torch.tensor([0.3, 0.7, 0.9])
cb = ContinuousBernoulli(probs)

# パラメータ形状を直接作成
param_shape = torch.tensor([3])

# param_shapeとprobsの形状を比較
print(param_shape == probs.shape)  # True

# logitsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
logits = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
cb = ContinuousBernoulli(logits)

# パラメータ形状を直接作成
param_shape = torch.tensor([3])

# param_shapeとlogitsの形状を比較
print(param_shape == logits.shape)  # True

inspect モジュールを使用する

inspect モジュールを使用して、分布オブジェクトからパラメータを取得し、その形状を取得することもできます。

import torch
from torch.distributions import ContinuousBernoulli
import inspect

# probsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
probs = torch.tensor([0.3, 0.7, 0.9])
cb = ContinuousBernoulli(probs)

# パラメータを取得
params = inspect.getfullargspec(cb.param_shape.__func__).args

# パラメータ形状を取得
param_shape = params[0].shape

# param_shapeとprobsの形状を比較
print(param_shape == probs.shape)  # True

# logitsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
logits = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
cb = ContinuousBernoulli(logits)

# パラメータを取得
params = inspect.getfullargspec(cb.param_shape.__func__).args

# パラメータ形状を取得
param_shape = params[0].shape

# param_shapeとlogitsの形状を比較
print(param_shape == logits.shape)  # True

カスタム関数を作成する

より複雑な状況では、param_shape 属性の機能を拡張するカスタム関数を作成することもできます。

import torch
from torch.distributions import ContinuousBernoulli

# probsを指定してContinuousBernoulli分布を作成
probs = torch.tensor([0.3, 0.7, 0.9])
cb = ContinuousBernoulli(probs)

# カスタム関数を作成
def get_param_shape(distribution):
    if isinstance(distribution, ContinuousBernoulli):
        # probsまたはlogitsのパラメータを取得
        params = distribution.parameters
        param_shape = params['probs'].shape if 'probs' in params else params['logits'].shape
    else:
        raise TypeError(f"Unsupported distribution type: {type(distribution)}")

# カスタム関数を使用してパラメータ形状を取得
param_shape = get_param_shape(cb)
print(param_shape)  # torch.Size