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mindspore.nn.probability.distribution.Geometric
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.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Geometric(probs=None, seed=None, dtype=mindspore.int32, name='Geometric')
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几何分布（Geometric Distribution）。
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它代表在第一次成功之前有k次失败，即在第一次成功实现时，总共有k+1个伯努利试验。
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**参数：**
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- **probs** (float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 成功的概率。默认值：None。
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- **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None，则使用全局种子。默认值：None。
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- **dtype** (mindspore.dtype) - 事件样例的类型。默认值：mindspore.int32.
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- **name** (str) - 分布的名称。默认值：'Geometric'。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU``
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.. note::
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`probs` 必须是合适的概率（0<p<1）。
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**样例：**
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>>> import mindspore
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>>> import mindspore.nn as nn
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>>> import mindspore.nn.probability.distribution as msd
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>>> from mindspore import Tensor
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>>> # 初始化probability为0.5的几何分布。
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>>> g1 = msd.Geometric(0.5, dtype=mindspore.int32)
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>>> # 几何分布可以在没有参数的情况下初始化。
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>>> # 在这种情况下，`probs`必须在函数调用过程中通过参数传入。
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>>> g2 = msd.Geometric(dtype=mindspore.int32)
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>>>
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>>> # 下面是用于测试的Tensor
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>>> value = Tensor([1, 0, 1], dtype=mindspore.int32)
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>>> probs_a = Tensor([0.6], dtype=mindspore.float32)
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>>> probs_b = Tensor([0.2, 0.5, 0.4], dtype=mindspore.float32)
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>>>
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>>> # 公共接口对应的概率函数的私有接口，包括`prob`、`log_prob`、`cdf`、`log_cdf`、`survival_function`、`log_survival`，具有以下相同的参数。
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>>> # 参数：
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>>> # value (Tensor)：要评估的值。
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>>> # probs1 (Tensor)：伯努利试验成功的概率。默认值：self.probs.
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>>> # `prob`示例。
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>>> # 通过将`prob`替换为函数的名称，可以对其他概率函数进行类似的调用。
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>>> ans = g1.prob(value)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> # 根据分布b进行评估。
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>>> ans = g1.prob(value, probs_b)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> # `probs`必须在函数调用期间传入。
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>>> ans = g2.prob(value, probs_a)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> # 函数`mean`、`sd`、`var`和`entropy`具有相同的参数。
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>>> # 参数：
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>>> # probs1 (Tensor)：伯努利试验成功的概率。默认值：self.probs.
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>>> # `mean`示例。`sd`、`var`和`entropy`是相似的。
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>>> ans = g1.mean() # return 1.0
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>>> print(ans.shape)
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()
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>>> ans = g1.mean(probs_b)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> # 函数调用时必须传入probs。
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>>> ans = g2.mean(probs_a)
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>>> print(ans.shape)
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(1,)
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>>> # 'kl_loss'和'cross_entropy'的接口相同。
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>>> # 参数：
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>>> # dist (str)：分布的名称。仅支持'Geometric'。
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>>> # probs1_b (Tensor)：伯努利分布b试验成功的概率。
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>>> # probs1_a (Tensor)：伯努利分布a试验成功的概率。
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>>> # `kl_loss`示例。`cross_entropy`也类似。
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>>> ans = g1.kl_loss('Geometric', probs_b)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> ans = g1.kl_loss('Geometric', probs_b, probs_a)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> # 必须传入额外的`probs`。
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>>> ans = g2.kl_loss('Geometric', probs_b, probs_a)
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>>> print(ans.shape)
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(3,)
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>>> # `sample`示例。
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>>> # 参数：
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>>> # shape (tupler)：样本的shape。默认值：()
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>>> # probs1 (Tensor)：伯努利试验成功的概率。默认值：self.probs.
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>>> ans = g1.sample()
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>>> print(ans.shape)
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()
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>>> ans = g1.sample((2,3))
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>>> print(ans.shape)
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(2, 3)
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>>> ans = g1.sample((2,3), probs_b)
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>>> print(ans.shape)
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(2, 3, 3)
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>>> ans = g2.sample((2,3), probs_a)
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>>> print(ans.shape)
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(2, 3, 1)
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.. py:method:: probs
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:property:
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返回伯努利试验成功的概率。
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