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>>> m = Categorical ( torch . tensor ([ 0.25 , 0.25 , 0.25 , 0.25 ])) >>> m . sample () # equal probability of 0, 1, 2, 3 tensor(3) >>> m = Exponential ( torch . tensor ([ 1.0 ])) >>> m . sample () # Exponential distributed with rate=1 tensor([ 0.1046]) arg_constraints : Dict [ str , Constraint ] = ¶ cdf ( value ) [source] ¶ entropy ( ) [source] ¶ expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ has_rsample = True ¶ icdf ( prob ) [source] ¶ log_prob ( value ) [source] ¶ property mean ¶ property mode ¶ property scale ¶ support = GreaterThanEq(lower_bound=0.0) ¶ property variance ¶ Creates a Laplace distribution parameterized by loc and scale . Creates a multivariate normal (also called Gaussian) distribution parameterized by a mean vector and a covariance matrix. r a t e k e − r a t e k ! \mathrm ^k \frac >> rate k k ! e − rate Note that the .event_shape of a TransformedDistribution is the maximum shape of its base distribution and its transforms, since transforms can introduce correlations among events. Wishart ¶ Transform functor that applies a sequence of transforms tseq component-wise to each submatrix at dim , of length lengths[dim] , in a way compatible with torch.cat() . Note that one should use cache_size=1 when it comes to NaN/Inf values.
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