self.normal_dist = tf.contrib.distributions.Normal(self.a_mu, self.a_sigma) print(self.normal_dist)
时间: 2023-06-26 22:03:55 浏览: 48
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。
相关问题
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)
```
self.dist_func = dist_func
`self.dist_func = dist_func` 是 Python 中类的一个方法,其作用是将输入的 `dist_func` 函数赋值给类的实例属性 `dist_func`。
例如,当我们定义一个类 `Point`,并且有一个方法 `set_dist_func`,其作用是将一个函数作为参数传入,并将该函数赋值给实例属性 `dist_func`,代码如下:
```
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.dist_func = None
def set_dist_func(self, dist_func):
self.dist_func = dist_func
```
在这个例子中,我们定义了一个 `Point` 类,该类有 `x` 和 `y` 两个实例属性,以及一个名为 `set_dist_func` 的方法,该方法将一个函数作为参数传入,并将其赋值给实例属性 `dist_func`。
例如,我们定义一个计算两个点之间欧几里得距离的函数 `euclidean_distance`,然后通过 `set_dist_func` 方法将该函数赋值给一个 `Point` 实例的 `dist_func` 属性,代码如下:
```
import math
def euclidean_distance(p1, p2):
return math.sqrt((p1.x - p2.x)**2 + (p1.y - p2.y)**2)
p1 = Point(0, 0)
p2 = Point(3, 4)
p1.set_dist_func(euclidean_distance)
print(p1.dist_func(p1, p2)) # 输出 5.0
```
在这个例子中,我们创建了两个 `Point` 实例 `p1` 和 `p2`,其中 `p1` 的坐标为 `(0, 0)`,`p2` 的坐标为 `(3, 4)`。然后,我们将 `euclidean_distance` 函数通过 `set_dist_func` 方法赋值给 `p1` 实例的 `dist_func` 属性。最后,我们调用 `p1.dist_func(p1, p2)` 方法计算 `p1` 和 `p2` 之间的欧几里得距离,并输出结果 `5.0`。