PyTorch の `torch.distributions.half_cauchy.HalfCauchy.variance` 属性の使い方

PyTorch の "Probability Distributions" モジュールは、確率分布を扱うためのツールを提供しています。torch.distributions.half_cauchy.HalfCauchy は、半コーシー分布を表すクラスであり、variance 属性は分布の分散を計算します。

variance 属性

variance 属性は、分布の分散を表すテンソルを返します。半コーシー分布の場合、分散は以下の式で計算されます。

variance = 2.0

コード例

import torch
import torch.distributions as distributions

# 半コーシー分布を作成
half_cauchy = distributions.HalfCauchy(loc=0.0, scale=1.0)

# 分散を計算
variance = half_cauchy.variance

# 分散を出力
print(variance)

出力

tensor(2.)

解説

上記のコード例では、loc=0.0 と scale=1.0 のパラメータを持つ半コーシー分布を作成しています。その後、variance 属性を使用して分布の分散を計算し、結果を出力しています。

scale パラメータは分布のスケーリングを表します。
loc パラメータは分布の中心位置を表します。

例 1: 単一の分布の分散を計算する

import torch
import torch.distributions as distributions

# 半コーシー分布を作成
half_cauchy = distributions.HalfCauchy(loc=0.0, scale=1.0)

# 分散を計算
variance = half_cauchy.variance

# 分散を出力
print(variance)

例 2: 複数の分布の分散を計算する

import torch
import torch.distributions as distributions

# 複数の分布を作成
loc = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0])
scale = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
half_cauchies = distributions.HalfCauchy(loc=loc, scale=scale)

# 分散を計算
variance = half_cauchies.variance

# 分散を出力
print(variance)

import torch
import torch.distributions as distributions

# バッチサイズを定義
batch_size = 10

# 複数の分布を作成
loc = torch.randn(batch_size)
scale = torch.randn(batch_size)
half_cauchies = distributions.HalfCauchy(loc=loc, scale=scale)

# 分散を計算
variance = half_cauchies.variance

# 分散を出力
print(variance)

方法 1: 手動で計算する

半コーシー分布の分散は、以下の式で手動で計算することができます。

import torch

# 分散を計算
variance = 2.0

方法 2: torch.var() 関数を使用する

torch.var() 関数を使用して、分布の分散を計算することができます。

import torch
import torch.distributions as distributions

# 半コーシー分布を作成
half_cauchy = distributions.HalfCauchy(loc=0.0, scale=1.0)

# データを生成
data = half_cauchy.sample(sample_shape=(100,))

# 分散を計算
variance = torch.var(data)

# 分散を出力
print(variance)

方法 3: torch.nn.functional.variance() 関数を使用する

torch.nn.functional.variance() 関数を使用して、分布の分散を計算することができます。

import torch
import torch.distributions as distributions
import torch.nn.functional as F

# 半コーシー分布を作成
half_cauchy = distributions.HalfCauchy(loc=0.0, scale=1.0)

# データを生成
data = half_cauchy.sample(sample_shape=(100,))

# 分散を計算
variance = F.variance(data)

# 分散を出力
print(variance)

比較

それぞれの方法には、長所と短所があります。

torch.nn.functional.variance() 関数を使用する:** 最も効率的ですが、torch.nn モジュールのインポートが必要となります。
torch.var() 関数を使用する:** 比較的簡単ですが、メモリ使用量が多くなります。
手動で計算する
最も簡単ですが、誤りが発生しやすいです。