Python PyTorch Binomial用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.distributions.binomial.Binomial 的用法。

用法:

class torch.distributions.binomial.Binomial(total_count=1, probs=None, logits=None, validate_args=None)

参数：

• total_count(int或者Tensor) -伯努利试验次数

• probs(Tensor) -事件概率

• logits(Tensor) -事件log-odds

基础：torch.distributions.distribution.Distribution

创建由 total_count 和 probs 或 logits(但不是两者)参数化的二项式分布。 total_count 必须可与 probs /logits 一起广播。

例子：

>>> m = Binomial(100, torch.tensor([0 , .2, .8, 1]))
>>> x = m.sample()
tensor([   0.,   22.,   71.,  100.])

>>> m = Binomial(torch.tensor([[5.], [10.]]), torch.tensor([0.5, 0.8]))
>>> x = m.sample()
tensor([[ 4.,  5.],
        [ 7.,  6.]])