mindspore.nn.probability.distribution.Distribution =================================================== .. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Distribution(seed, dtype, name, param) 所有分布的基类。 **参数:** - **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None,则使用0。 - **dtype** (mindspore.dtype) - 事件样例的类型。 - **name** (str) - 分布的名称。 - **param** (dict) - 用于初始化分布的参数。 .. note:: 派生类必须重写 `_mean` 、 `_prob` 和 `_log_prob` 等操作。必填参数必须通过 `args` 或 `kwargs` 传入,如 `_prob` 的 `value` 。 .. py:method:: cdf(value, *args, **kwargs) 在给定值下计算累积分布函数(Cumulatuve Distribution Function, CDF)。 **参数:** - **value** (Tensor) - 要计算的值。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,累积分布函数的值。 .. py:method:: construct(name, *args, **kwargs) 重写Cell中的 `construct` 。 .. note:: 支持的函数包括:'prob'、'log_prob'、'cdf', 'log_cdf'、'survival_function'、'log_survival'、'var'、 'sd'、'mode'、'mean'、'entropy'、'kl_loss'、'cross_entropy'、'sample'、'get_dist_args'、'get_dist_type'。 **参数:** - **name** (str) - 函数名称。 - **args** (list) - 函数所需的位置参数列表。 - **kwargs** (dict) - 函数所需的关键字参数字典。 **返回:** Tensor,name对应函数的值。 .. py:method:: cross_entropy(dist, *args, **kwargs) 计算分布a和b之间的交叉熵。 **参数:** - **dist** (str) - 分布的类型。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: Distribution b的 `dist_spec_args` 必须通过 `args` 或 `kwargs` 传递给函数。 传入Distribution a的 `dist_spec_args` 是可选的。 **返回:** Tensor,交叉熵的值。 .. py:method:: entropy(*args, **kwargs) 计算熵。 **参数:** - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,熵的值。 .. py:method:: get_dist_args(*args, **kwargs) 返回分布的参数列表。 **参数:** - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 传递给字类的参数的顺序应该与通过 `_add_parameter` 初始化默认参数的顺序相同。 **返回:** list[Tensor], 参数列表。 .. py:method:: get_dist_type() 返回分布类型。 **返回:** string, 分布类型名字。 .. py:method:: kl_loss(dist, *args, **kwargs) 计算KL散度,即KL(a||b)。 **参数:** - **dist** (str) - 分布的类型。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: Distribution b的 `dist_spec_args` 必须通过 `args` 或 `kwargs` 传递给函数。 传入Distribution a的 `dist_spec_args` 是可选的。 **返回:** Tensor,KL散度。 .. py:method:: log_cdf(value, *args, **kwargs) 计算给定值对于的累积分布函数的对数。 **参数:** - **value** (Tensor) - 要计算的值。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,累积分布函数的对数。 .. py:method:: log_prob(value, *args, **kwargs) 计算给定值对应的概率的对数(pdf或pmf)。 **参数:** - **value** (Tensor) - 要计算的值。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,累积分布函数的对数。 .. py:method:: log_survival(value, *args, **kwargs) 计算给定值对应的生存函数的对数。 **参数:** - **value** (Tensor) - 要计算的值。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,生存函数的对数。 .. py:method:: mean(*args, **kwargs) 计算期望。 **参数:** - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,概率分布的期望。 .. py:method:: mode(*args, **kwargs) 计算众数。 **参数:** - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,概率分布的众数。 .. py:method:: prob(value, *args, **kwargs) 计算给定值下的概率。对于离散分布是计算概率质量函数(Probability Mass Function),而对于连续分布是计算概率密度函数(Probability Density Function)。 **参数:** - **value** (Tensor) - 要计算的值。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,概率值。 .. py:method:: sample(*args, **kwargs) 采样函数。 **参数:** - **shape** (tuple) - 样本的shape。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,根据概率分布采样的样本。 .. py:method:: sd(*args, **kwargs) 计算标准差。 **参数:** - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,概率分布的标准差。 .. py:method:: survival_function(value, *args, **kwargs) 计算给定值对应的生存函数。 **参数:** - **value** (Tensor) - 要计算的值。 - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,生存函数的值。 .. py:method:: var(*args, **kwargs) 计算方差。 **参数:** - **args** (list) - 位置参数列表,具体需要的参数根据子类的实现确定。 - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典,具体需要的参数根据子类的实现确定。 .. note:: 可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。 **返回:** Tensor,概率分布的方差。