uniform distribution

가끔 파라미터를 uniform distribution으로 초기화하는 경우가 있다. 어떤 원리로 그게 uniform 해지는지 문서를 살펴보았으나

https://pytorch.org/docs/stable/distributions.html#uniform

Probability distributions - torch.distributions — PyTorch 2.1 documentation

그냥 사용법만 써져 있었다.

 

stackoverflow에서 검색해보니

https://stackoverflow.com/questions/44328530/how-to-get-a-uniform-distribution-in-a-range-r1-r2-in-pytorch

How to get a uniform distribution in a range [r1,r2] in PyTorch?

이 같은 글이 있었고 계산식이 2개로 나뉘어 있었지만 pytorch 문서에서 Uniform 클래스의 설명을 보았을 때 추측해보면 주석에 써놓은 계산으로 uniform distribution을 구현한 것으로 예상된다.

# (r2 - r1) * torch.rand(a, b) + r1
# torch.FloatTensor(a, b).uniform_(r1, r2)

torch.FloatTensor(2, 6).uniform_(3, 5)
tensor([[3.8057, 3.8924, 4.9072, 4.6287, 4.5982, 3.0626],
        [4.7080, 3.2708, 4.1505, 4.0639, 4.5821, 4.7681]])