normal不能用sample取样吗

当使用 `normal` 函数时，可以使用 `sample` 方法来从正态分布中获取一个样本。例如，假设我们想要从平均值为0、标准差为1的正态分布中获取一个样本，可以使用以下代码：

import torch

# 创建一个均值为0，标准差为1的正态分布
normal_distribution = torch.distributions.normal.Normal(0, 1)

# 从正态分布中获取一个样本
sample = normal_distribution.sample()

在这个例子中，我们使用 `torch.distributions.normal.Normal` 创建了一个正态分布对象，并使用 `sample` 方法从中获取了一个样本。注意，`sample` 方法返回的结果是一个张量，而不是一个标量。如果需要获取多个样本，可以传递一个整数参数来指定样本数量。

相关问题

normal.sample(1)不可以吗

如果你正在使用 Python 中的 NumPy 库，那么 `normal.sample(1)` 可能不会正常工作。应该将其更改为 `numpy.random.normal(size=1)`，这将生成一个大小为 1 的正态分布样本。

请注意，使用 `numpy.random.normal()` 函数时，可以通过传递参数来指定均值（mean）和标准差（standard deviation），例如 `numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)`。如果未指定均值和标准差，则默认值为 loc=0.0 和 scale=1.0。

self.normal_dist.sample(1)

这行代码使用了PyTorch的torch.distributions.Normal类中的sample方法，生成了一个标准正态分布（均值为0，方差为1）中的随机数样本。具体来说，它使用了概率密度函数为正态分布的概率分布对象，通过调用sample方法来采样生成一个随机数。这个方法的参数1表示要生成的随机数的个数。