[Pytorch] randint, multinomial

# 방법 1
t1 = torch.randint(0, 3, size=(10,4,4))

위 방법을 사용하면 0,1,2 정수 중 하나를 뽑아 (10,4,4) size의 torch tensor를 만들어준다.

# 방법 2
probs = torch.tensor([0.1, 0.8, 0.1])
t2 = torch.multinomial(input=probs, num_sample=5*5, replacement=True).reshape(5,5)

>>
tensor([[1, 1, 2, 1, 1],
        [0, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 0],
        [1, 1, 2, 0, 1],
        [1, 1, 1, 0, 1]])

위 방법을 사용하면 input으로 받는 tensor의 index를 각 index에 해당하는 값을 확률로서 num_sample 개수만큼 추출한다. 이때, replacement는 복원 추출로서 값이 False일땐, sample 개수가 len(probs)보다 길면 error가 발생한다.