mindspore/docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.di...

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2021-12-02 14:56:03 +08:00
mindspore.nn.probability.distribution.Gumbel
================================================
.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Gumbel(loc, scale, seed=0, dtype=mindspore.float32, name='Gumbel')
耿贝尔分布Gumbel distribution
**参数:**
- **loc** (float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 耿贝尔分布的位置。
- **scale** (float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 耿贝尔分布的尺度。
- **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。
- **dtype** (mindspore.dtype) - 分布类型。默认值mindspore.float32。
- **name** (str) - 分布的名称。默认值:'Gumbel'。
**支持平台:**
``Ascend`` ``GPU``
.. note::
- `scale` 必须大于零。
- `dtype` 必须是浮点类型,因为耿贝尔分布是连续的。
- GPU后端不支持 `kl_loss``cross_entropy`
**样例:**
>>> import mindspore
>>> import mindspore.nn as nn
>>> import mindspore.nn.probability.distribution as msd
>>> from mindspore import Tensor
>>> class Prob(nn.Cell):
... def __init__(self):
... super(Prob, self).__init__()
... self.gum = msd.Gumbel(np.array([0.0]), np.array([[1.0], [2.0]]), dtype=mindspore.float32)
...
... def construct(self, x_):
... return self.gum.prob(x_)
>>> value = np.array([1.0, 2.0]).astype(np.float32)
>>> pdf = Prob()
>>> output = pdf(Tensor(value, dtype=mindspore.float32))
.. py:method:: loc
:property:
返回分布位置。
.. py:method:: scale
:property:
返回分布尺度。