tf.distributions.Normal()用法

最新推荐文章于 2024-12-29 11:44:18 发布

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#TensorFlow

本文详细介绍了TensorFlow中正态分布的实现方法，包括位置参数loc和尺度参数scale的使用，数学细节如概率密度函数(pdf)的公式，以及如何初始化正态分布对象。例如，tf.distributions.Normal(loc=0,scale=1)表示标准正态分布。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

来源：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/distributions/Normal

The Normal distribution with location loc and scale parameters.

该函数定义了一个正态分布。

Mathematical details

The probability density function (pdf) is,

pdf(x; mu, sigma) = exp(-0.5 (x - mu)**2 / sigma**2) / Z
Z = (2 pi sigma**2)**0.5

where loc = mu is the mean, scale = sigma is the std. deviation, and, Z is the normalization constant.

__init__(
    loc,
    scale,
    validate_args=False,
    allow_nan_stats=True,
    name='Normal'
)

举例，tf.distributions.Normal(loc=0,scale=1) # 这个是标准正态分布

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