torch Categorical

torch.distributions.categorical.Categorical.sample에 대해 아무리 봐도 이해가 잘 안되다가 스택 오버 플로우에서 그나마 좀 힌트를 찾은 것 같다.

토치 라이브러리

기본적으로 Categorical은 probs나 logit중 하나를 받아서 categorical distribution을 만든다고 한다.

토치 라이브러리(https://pytorch.org/docs/stable/distributions.html)에서의 예제는 밑의 사진과 같다.

여기까지 봤을 땐 sample이 대체 뭐하는 건지 싶다.

스택 오버 플로우

스택 오버 플로우의 질문에서

이에 대한 sample의 결과로

이렇게 나왔다고 질문이 올라오자 이에 대한 대답으로

이렇다고 한다.

즉 probs에서의 확률을 반영하여 1(probs=8.9753e-01), 즉 2번째 인덱스가 거의 90% 가까이 나오는 거고, 간간히 다른 인덱스가 나오는 것이라고 하는 것 같다.

<참고>에서 확인하자..

참고

• https://pytorch.org/docs/stable/distributions.html (토치 라이브러리)
• https://stackoverflow.com/questions/67901636/taking-sample-from-categorical-distribution-pytorch (스택 오버 플로우)