pytorch 正态分布概率

在PyTorch中，可以使用torch.distributions模块中的正态分布（Normal Distribution）来生成正态分布概率。正态分布是一种连续概率分布，也被称为高斯分布。正态分布的概率密度函数具有一个中心位置和一个标准差，它的形状呈钟形曲线。

通过引用中的信息，我们知道torch.distributions模块中包含了正态分布。我们可以使用torch.distributions.normal.Normal类来创建正态分布对象。该类的参数是均值（mean）和标准差（std）。

以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch创建正态分布对象并生成正态分布概率:

import torch
from torch.distributions.normal import Normal

mean = torch.tensor([0.0])  # 均值
std = torch.tensor([1.0])  # 标准差

dist = Normal(mean, std)  # 创建正态分布对象
prob = dist.sample()  # 从正态分布中采样一个数值

print(prob)

这段代码中，我们使用了均值为0.0，标准差为1.0的参数创建了一个正态分布对象。然后，我们使用sample()方法从该正态分布中采样一个数值。最后，我们打印出采样得到的数值。

总结起来，PyTorch中的正态分布概率可以通过使用torch.distributions.normal.Normal类来生成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch教程（2）概率分布](https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/119249713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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