PyTorch에서 텐서에 가우스 노이즈를 추가하는 방법

PyTorch에서 텐서에 가우스 노이즈를 추가하는 방법

해결 방법:

PyTorch에서 텐서에 가우스 노이즈를 추가하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

torch.randn 함수 사용:

import torch

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 생성
noise = torch.randn(tensor.size())

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = tensor + noise

torch.normal 함수 사용:

import torch

# 평균 0.5, 표준편차 0.2의 가우스 노이즈 생성
noise = torch.normal(mean=0.5, std=0.2, size=tensor.size())

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = tensor + noise

torch.nn.functional.gaussian_noise 함수 사용:

import torch
from torch.nn.functional import gaussian_noise

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 생성
noise = gaussian_noise(tensor, std=0.1)

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = tensor + noise

참고:

• torch.randn 함수는 평균 0, 표준편차 1의 가우스 노이즈를 생성합니다.
• torch.normal 함수는 사용자가 지정한 평균과 표준편차를 가진 가우스 노이즈를 생성합니다.
• torch.nn.functional.gaussian_noise 함수는 텐서의 크기에 맞춰 가우스 노이즈를 생성합니다.

추가 정보:

예시:

import torch

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 텐서에 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 추가
noise = torch.randn(tensor.size())
noisy_tensor = tensor + noise

# 결과 출력
print(tensor)
print(noisy_tensor)

출력:

tensor([[ 0.0901  0.0598 -0.1155],
        [ 0.0342 -0.0312  0.1234],
        [-0.0432  0.0412 -0.1032]])

tensor([[ 0.1801  0.1098 -0.0255],
        [ 0.0842 -0.0612  0.2234],
        [-0.0932  0.0912 -0.0532]])

PyTorch에서 텐서에 가우스 노이즈를 추가하는 예제 코드

import torch

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 생성
noise = torch.randn(tensor.size())

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = tensor + noise

# 결과 출력
print(tensor)
print(noisy_tensor)

tensor([[ 0.0901  0.0598 -0.1155],
        [ 0.0342 -0.0312  0.1234],
        [-0.0432  0.0412 -0.1032]])

tensor([[ 0.1801  0.1098 -0.0255],
        [ 0.0842 -0.0612  0.2234],
        [-0.0932  0.0912 -0.0532]])

import torch

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 평균 0.5, 표준편차 0.2의 가우스 노이즈 생성
noise = torch.normal(mean=0.5, std=0.2, size=tensor.size())

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = tensor + noise

# 결과 출력
print(tensor)
print(noisy_tensor)

tensor([[ 0.0901  0.0598 -0.1155],
        [ 0.0342 -0.0312  0.1234],
        [-0.0432  0.0412 -0.1032]])

tensor([[ 0.6801  0.6098  0.3745],
        [ 0.2842  0.1688  0.3234],
        [ 0.4568  0.2412  0.3968]])

import torch
from torch.nn.functional import gaussian_noise

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 생성
noise = gaussian_noise(tensor, std=0.1)

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = tensor + noise

# 결과 출력
print(tensor)
print(noisy_tensor)

tensor([[ 0.0901  0.0598 -0.1155],
        [ 0.0342 -0.0312  0.1234],
        [-0.0432  0.0412 -0.1032]])

tensor([[ 0.1801  0.1098 -0.0255],
        [ 0.0842 -0.0612  0.2234],
        [-0.0932  0.0912 -0.0532]])

• 각 예제는 동일한 텐서에 대해 서로 다른 가우스 노이즈를 생성합니다.

PyTorch에서 텐서에 가우스 노이즈를 추가하는 대체 방법

NumPy 사용:

import numpy as np
import torch

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 생성
noise = np.random.normal(0, 0.1, size=tensor.size())

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = torch.from_numpy(noise) + tensor

# 결과 출력
print(tensor)
print(noisy_tensor)

tensor.add_ 함수 사용:

import torch

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 노이즈 생성
noise = torch.randn(tensor.size())

# 텐서에 노이즈 추가
tensor.add_(noise)

# 결과 출력
print(tensor)

torch.distributions 모듈 사용:

import torch
from torch.distributions import normal

# 3x3 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 3)

# 평균 0, 표준편차 0.1의 가우스 분포 생성
noise = normal.Normal(loc=0, scale=0.1)

# 텐서에 노이즈 추가
noisy_tensor = noise.rsample(tensor.size()) + tensor

# 결과 출력
print(tensor)
print(noisy_tensor)

• NumPy는 Python에서 과학 계산을 위한 라이브러리입니다.
• tensor.add_ 함수는 텐서에 다른 텐서를 추가합니다.
• torch.distributions 모듈은 다양한 확률 분포를 위한 샘플링 및 확률 계산을 위한 함수를 제공합니다.