Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解

Tensor中统计学相关的函数

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torch.mean() #返回平均值
torch.sum() #返回总和
torch.prod() #计算所有元素的积
torch.max() # 返回最大值
torch.min() # 返回最小值
torch.argmax() #返回最大值排序的索引值
torch.argmin() #返回最小值排序的索引值
torch.std() #返回标准差
torch.var() #返回方差
torch.median() #返回中间值
torch.mode() #返回众数值
torch.histc() #计算input的直方图
torch.bincount() #返回每个值得频数

分布函数

Tensor的torch.distributions

distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数

得分函数
- 强化学习中策略梯度方法的基础
pathwise derivative估计器
- 变分自动编码器中的重新参数化技巧
ExponentialFamily、Bernoulli、Categorical、 Beta、 Binomial.Cauchy、Chi2、Dirichlet、Exponential、 FisherSnedecor.Gamma、Geometric、Gumbel、HalfCauchy、HalfNormal.Independent、 Laplace、 LogNormal、LowRankMultivariateNormal、Multinomial、 MultivariateNormalNegativeBinomial、Normal、OneHotCategorical、 Pareto、Poisson、RelaxedBernoulli、RelaxedOneHotCategorical.StudentT、TransformedDistribution、Uniform、 Weibul