torch.distributions

torch.distributions是PyTorch中的一个模块，用于实现概率分布和采样操作。它包含了多种常见的概率分布，例如正态分布、伯努利分布、Beta分布等，同时也提供了采样操作和计算概率密度函数、累积分布函数等函数。

使用该模块，可以方便地生成符合特定分布的随机数，并进行各种统计分析和建模。具体来说，可以通过以下步骤使用torch.distributions模块：

1. 导入模块：使用import torch.distributions语句导入该模块。

2. 定义概率分布：根据需要，使用模块中提供的各种概率分布类定义符合特定分布的概率分布对象。

3. 生成随机数：通过调用概率分布对象的sample方法，可以生成符合该分布的随机数。

4. 计算概率密度函数或累积分布函数：通过调用概率分布对象的相应方法，可以计算随机变量在该点处的概率密度函数或累积分布函数值。

5. 进行统计分析和建模：使用生成的随机数进行各种统计分析和建模，例如计算均值、方差、协方差等，或者作为神经网络中的噪声输入。