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mindspore.nn.probability.distribution.Distribution
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.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Distribution(seed, dtype, name, param)
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所有分布的基类。
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**参数：**
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- **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None，则使用0。
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- **dtype** (mindspore.dtype) - 事件样例的类型。
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- **name** (str) - 分布的名称。
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- **param** (dict) - 用于初始化分布的参数。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU``
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.. note::
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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` 。
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.. py:method:: cdf(value, *args, **kwargs)
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在给定值下评估累积分布函数（Cumulatuve Distribution Function, CDF）。
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**参数：**
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- **value** (Tensor) - 要评估的值。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: construct(name, *args, **kwargs)
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重写Cell中的 `construct` 。
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.. note::
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支持的函数包括：'prob'、'log_prob'、'cdf', 'log_cdf'、'survival_function'、'log_survival'、'var'、
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'sd'、'mode'、'mean'、'entropy'、'kl_loss'、'cross_entropy'、'sample'、'get_dist_args'、'get_dist_type'。
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**参数：**
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- **name** (str) - 函数名称。
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- **args** (list) - 函数所需的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 函数所需的关键字参数字典。
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.. py:method:: cross_entropy(dist, *args, **kwargs)
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评估分布a和b之间的交叉熵。
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**参数：**
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- **dist** (str) - 分布的类型。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: entropy(*args, **kwargs)
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计算熵。
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**参数：**
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: get_dist_args(*args, **kwargs)
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检查默认参数的可用性和有效性。
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**参数：**
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. note::
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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。
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.. py:method:: get_dist_type()
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返回分布类型。
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.. py:method:: kl_loss(dist, *args, **kwargs)
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评估KL散度，即KL(a||b)。
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**参数：**
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- **dist** (str) - 分布的类型。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: log_cdf(value, *args, **kwargs)
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计算给定值对于的cdf的对数。
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**参数：**
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- **value** (Tensor) - 要评估的值。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: log_prob(value, *args, **kwargs)
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计算给定值对应的概率的对数（pdf或pmf）。
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**参数：**
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- **value** (Tensor) - 要评估的值。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: log_survival(value, *args, **kwargs)
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计算给定值对应的剩余函数的对数。
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**参数：**
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- **value** (Tensor) - 要评估的值。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: mean(*args, **kwargs)
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评估平均值。
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**参数：**
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: mode(*args, **kwargs)
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评估模式。
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**参数：**
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: prob(value, *args, **kwargs)
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评估给定值下的概率（Probability Density Function或Probability Mass Function）。
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**参数：**
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- **value** (Tensor) - 要评估的值。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: sample(*args, **kwargs)
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采样函数。
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**参数：**
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- **shape** (tuple) - 样本的shape。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: sd(*args, **kwargs)
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标准差评估。
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**参数：**
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: survival_function(value, *args, **kwargs)
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计算给定值对应的剩余函数。
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**参数：**
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- **value** (Tensor) - 要评估的值。
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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.. py:method:: var(*args, **kwargs)
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评估方差。
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**参数：**
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- **args** (list) - 传递给子类的位置参数列表。
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- **kwargs** (dict) - 传递给子类的关键字参数字典。
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