KL 散度的使用场景
KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵，是描述两个概率分布 P 和 Q 差异的一种方法
torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
torch.nn.KLDivLoss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
第一个参数传入的是一个对数概率矩阵，第二个参数传入的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性，存在一个指导和被指导的关系，因此这连个矩阵输入的顺序需要确定一下。如果现在想用Y指导X，第一个参数要传X，第二个要传Y。就是被指导的放在前面，然后求相应的概率和对数概率就可以了。
所以，一随机初始化一个tensor为例，对于第一个输入，我们需要先对这个tensor进行softmax（确保各维度和为1），然后再取log；对于第二个输入，我们需要对这个tensor进行softmax。
import torch
import torch.nn.functional as Fa = torch.tensor([[0,0,1.1,2,0,10,0],[0,0,1,2,0,10,0]])
log_a =F.log_softmax(a)b = torch.tensor([[0,0,1.1,2,0,7,0],[0,0,1,2,0,10,0]])
softmax_b =F.softmax(b,dim=-1)kl_mean = F.kl_div(log_a, softmax_b, reduction='mean')
print(kl_mean)
