torch.distributions.Normal

torch.distributions.Normal 是 PyTorch 中的一个概率分布类，用于表示正态分布。它可以用来生成符合正态分布的随机数，也可以计算正态分布的概率密度函数值、累积分布函数值等等。

在 PyTorch 中，可以通过创建一个 Normal 对象来表示一个正态分布。创建 Normal 对象时需要指定均值和标准差，例如：

import torch
from torch.distributions.normal import Normal

mu = torch.tensor([0.0])
sigma = torch.tensor([1.0])
normal = Normal(mu, sigma)

这个例子中，我们定义了一个均值为 0，标准差为 1 的正态分布。我们可以使用 `sample()` 方法来生成一个符合该分布的随机数：

sample = normal.sample()

我们也可以计算该分布的概率密度函数值：

pdf = normal.log_prob(sample)

这里的 `pdf` 是一个张量，其形状与 `sample` 相同，每个元素表示该随机数在该正态分布下的概率密度函数值。