tf.distributions.normal
时间: 2023-04-17 22:04:04 浏览: 62
tf.distributions.normal是TensorFlow中的一个概率分布类,用于表示正态分布。它可以用于生成随机数、计算概率密度函数、计算累积分布函数等操作。在深度学习中,正态分布常用于初始化神经网络的权重和偏置,以及作为噪声源进行数据增强等操作。
相关问题
self.normal_dist = tf.contrib.distributions.Normal(self.a_mu, self.a_sigma) print(self.normal_dist)
这段代码是在使用 TensorFlow 中的 `tf.contrib.distributions.Normal` 类来创建一个正态分布对象,其中 `self.a_mu` 和 `self.a_sigma` 分别是正态分布的均值和标准差。通过创建这个对象,可以对这个正态分布进行采样等操作。`print(self.normal_dist)` 是为了打印出这个对象的信息,以便查看其参数和其他信息。
self.normal_dist = tf.contrib.distributions.Normal(self.a_mu, self.a_sigma)转换为pytorch
在PyTorch中,可以使用`torch.distributions.normal.Normal`来创建正态分布,代码如下:
```python
import torch
self.normal_dist = torch.distributions.normal.Normal(self.a_mu, self.a_sigma)
```