distributions.normal.Normal 输入时数组
时间: 2023-09-22 13:09:06 浏览: 47
在 PyTorch 的 distributions.normal.Normal 类中,可以输入数组作为参数来定义分布的参数。具体而言,输入的数组应该包含两个元素,分别表示分布的均值和标准差。
下面是一个示例,展示如何使用数组来定义正态分布:
```python
import torch
from torch.distributions import Normal
# 定义均值和标准差数组
mean = torch.tensor([0.0, 1.0])
std = torch.tensor([1.0, 2.0])
# 创建正态分布
normal_dist = Normal(mean, std)
# 生成样本
samples = normal_dist.sample()
```
在上面的例子中,我们使用 `torch.tensor` 创建了均值数组 `mean` 和标准差数组 `std`。然后,我们使用这些数组作为参数来创建了一个正态分布对象 `normal_dist`。最后,我们可以通过 `sample()` 方法生成样本。
需要注意的是,输入的数组应该具有相同的形状,以便对应每个维度的均值和标准差。
希望这个例子能够帮助你理解 distributions.normal.Normal 类中输入数组的用法。如果还有其他问题,请随时提问!
相关问题
torch.distributions.normal.Normal返回值
torch.distributions.normal.Normal返回一个正态分布(也称为高斯分布)的概率分布对象,其参数是均值和标准差。具体来说,它返回一个具有以下方法的对象:
- sample(sample_shape=torch.Size()): 从正态分布中抽取样本,返回一个张量,形状为sample_shape。
- log_prob(value): 计算给定值的对数概率密度。
- cdf(value): 计算给定值的累积分布函数。
- icdf(value): 计算给定概率的反函数。
例如,通过以下代码可以创建一个均值为0、标准差为1的正态分布对象,并从中抽取一个形状为(2,3)的样本:
```
import torch
import torch.distributions as dist
normal = dist.Normal(0, 1)
sample = normal.sample((2,3))
print(sample)
```
输出:
```
tensor([[-1.2025, 0.5846, -1.3000],
[ 0.8558, -1.6008, 1.2475]])
```
torch.distributions.normal.normal
torch.distributions.normal.normal 是 PyTorch 中的一个概率分布模块,用于定义正态分布的概率密度函数以及采样函数。它可以用于构建深度学习模型中的概率模型和概率生成式模型等。