我现在有两个分布的均值和方差，计算这两个分布的pytorch代码是什么

如果你已经知道两个分布的均值和方差，可以使用PyTorch中的`torch.distributions`模块中的`Normal`分布来创建这两个分布，然后计算它们之间的KL散度。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.distributions as dist

# 定义分布1
mean1 = torch.tensor([1.0, 2.0])
cov1 = torch.tensor([[3.0, 0.5], [0.5, 1.0]])
dist1 = dist.MultivariateNormal(mean1, cov1)

# 定义分布2
mean2 = torch.tensor([0.0, 1.0])
cov2 = torch.tensor([[2.0, -0.5], [-0.5, 2.0]])
dist2 = dist.MultivariateNormal(mean2, cov2)

# 计算KL散度
kl_div = dist.kl_divergence(dist1, dist2)
print(kl_div)

在这个例子中，我们首先定义了两个分布的均值和方差，然后使用`MultivariateNormal`类创建了两个分布。最后，我们使用`kl_divergence`函数计算了它们之间的KL散度，并将结果打印出来。请注意，`kl_divergence`函数返回的是一个标量张量。