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Python PyTorch Binomial用法及代碼示例


本文簡要介紹python語言中 torch.distributions.binomial.Binomial 的用法。

用法:

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

參數

  • total_count(int或者Tensor) -伯努利試驗次數

  • probs(Tensor) -事件概率

  • logits(Tensor) -事件log-odds

基礎:torch.distributions.distribution.Distribution

創建由 total_countprobslogits(但不是兩者)參數化的二項式分布。 total_count 必須可與 probs /logits 一起廣播。

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.]])

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.distributions.binomial.Binomial。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。