pytorch 计算 kl散度 F.kl_div()

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分类专栏： python\pytorch常用代码段 文章标签： pytorch 深度学习 python
于 2020-05-21 18:52:37 首次发布
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先附上官方文档说明：torch.nn.functional — PyTorch 1.13 documentation

torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')

Parameters

  • input – Tensor of arbitrary shape

  • target – Tensor of the same shape as input

  • size_average (bool, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. Note that for some losses, there multiple elements per sample. If the field size_average is set to False

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python计算矩阵的散度_用python计算矢量场的散度
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使用Pytorch实现KL散度
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pytorch中的KL散度详解torch.nn.functional.kl_div
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F.kl_div是 PyTorch 中的一个函数，用于计算两个概率分布之间的 Kullback-Leibler (KL) 散度。KL 散度是一种非对称的测量，用于衡量两个概率分布的相似度。如果两个分布完全相同，KL 散度为零；否则，KL 散度为一个正数。在 PyTorch 中，F.kl_div的输入是两个张量，其中第一个张量的每个元素应该是第二个张量对应元素的对数概率。因此，F.kl_div的输入应该满足下面的条件：第一个输入张量input：这个张量的元素应该是第二个张量对应元素的对数概率，即。
【PyTorch】torch.nn.KLDivLoss() 函数：计算 Kullback-Leibler（KL）散度的损失函数
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Pytorch中的KL散度。
【深度学习】pytorch计算KL散度、kl_div
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pytorch中的kl散度，为什么kl散度是负数？
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F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数，它的用法有很多需要注意的细节。 输入 第一个参数传入的是一个对数概率矩阵，第二个参数传入的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性，存在一个指导和被指导的关系，因此这连个矩阵输入的顺序需要确定一下。如果现在想用Y指导X，第一个参数要传X，第二个要传Y。就是被指导的放在前面，然后求相应的概率和对数概率就可以了。 所以，一随机初始化一个tensor为例，对于第一个输入，我们需要先对这个tensor进行softmax（确保各
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