Pytorch: गंबेल शोर

को निर्मित 30 जन॰ 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pytorch/pytorch

नमस्ते,

मैं यहाँ के रूप में Gumbel शोर जोड़ने की कोशिश कर रहा हूँ, लेकिन कोई सफलता नहीं।
ऐसा लगता है कि कई मॉड्यूल अभी भी गायब हैं (उदाहरण के लिए, बुनियादी चर कार्य जैसे nn.Uniform ()), या क्या मैं गलत हूं? आप pytorch में कैसे लागू करेंगे जैसे निम्नलिखित पंक्तियाँ:

``` -- शोर पैदा करें नमूना मॉड्यूल
स्थानीय शोर मॉड्यूल = एनएन। अनुक्रमिक ()
नहीं iseModule: जोड़ें (एनएन। वर्दी (0, 1)) - यू से नमूना (0, 1)
- एक समान नमूने को गंबेल नमूने में बदलना
no iseModule:add (nn.AddConstant(1e-9, true)) -- संख्यात्मक स्थिरता में सुधार करें
कोई iseModule नहीं: जोड़ें (nn.Log ())
कोई iseModule नहीं: जोड़ें (nn.MulConstant(-1, true))
no iseModule:add (nn.AddConstant(1e-9, true)) -- संख्यात्मक स्थिरता में सुधार करें
कोई iseModule नहीं: जोड़ें (nn.Log ())
कोई iseModule नहीं: जोड़ें (nn.MulConstant(-1, true))

- नमूना बनाएं q(z) = G(z) = softmax((log(π) + ε)/τ) (पुनरावृत्ति ट्रिक)
स्थानीय नमूना = nn. अनुक्रमिक ()
स्थानीय नमूना आंतरिक = nn.ConcatTable ()
नमूना rInternal: जोड़ें (nn.Identity ()) - असामान्य लॉग संभावनाएं लॉग (π)
नमूना rInternal: जोड़ें (noiseModule) -- शोर बनाएँ
नमूना: जोड़ें (नमूना आंतरिक)
नमूना: जोड़ें (nn.CAddTable ())
self.temperature = nn.MulConstant(1 / self.tau, true) -- सॉफ्टमैक्स के लिए तापमान
नमूना: जोड़ें (स्वयं तापमान)
नमूना: जोड़ें (nn.View(-1, self.k)) - k . पर काम करने के लिए आकार बदलें
नमूना: जोड़ें (nn.SoftMax ())
नमूना: जोड़ें (nn.View(-1, self.N * self.k)) - वापस आकार बदलें
```

स्रोत

eliabruni

सबसे उपयोगी टिप्पणी

हेयर यू गो। बहुत अधिक पठनीय और कोई मॉड्यूल आवश्यक नहीं है:

import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

def sampler(input, tau, temperature):
    noise = torch.rand(input.size())
    noise.add_(1e-9).log_().neg_()
    noise.add_(1e-9).log_().neg_()
    noise = Variable(noise)
    x = (input + noise) / tau + temperature
    x = F.softmax(x.view(input.size(0), -1))
    return x.view_as(input)

हम केवल बग रिपोर्ट के लिए गिटहब का उपयोग कर रहे हैं, यदि आपके कोई प्रश्न हैं तो कृपया हमारे मंचों पर पोस्ट करें।

apaszke 30 जन॰ 2017

👍7

सभी 3 टिप्पणियाँ

हेयर यू गो। बहुत अधिक पठनीय और कोई मॉड्यूल आवश्यक नहीं है:

import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

def sampler(input, tau, temperature):
    noise = torch.rand(input.size())
    noise.add_(1e-9).log_().neg_()
    noise.add_(1e-9).log_().neg_()
    noise = Variable(noise)
    x = (input + noise) / tau + temperature
    x = F.softmax(x.view(input.size(0), -1))
    return x.view_as(input)

apaszke 30 जन॰ 2017

👍7

शीघ्र उत्तर के लिए धन्यवाद!, और निश्चित रूप से, अगली बार मंच पर लिखेंगे।

eliabruni 30 जन॰ 2017

जवाब के लिए धन्यवाद!

jadore801120 21 मई 2017

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