Uniform¶
- class paddle.distribution. Uniform ( low, high, name=None ) ¶
均匀分布
概率密度函数（pdf）为：
\[ \begin{align}\begin{aligned}pdf(x; a, b) = \frac{1}{Z}, a <=x < b\\Z = b - a\end{aligned}\end{align} \]
上面的数学公式中：
\(low = a\) 。 \(high = b\) 。 \(Z\)：正态分布常量。
参数 low 和 high 的维度必须能够支持广播。
注解
关于广播(broadcasting)机制，如您想了解更多，请参见 Tensor 介绍 .
参数¶
low (int|float|list|numpy.ndarray|Tensor) - 均匀分布的下边界。数据类型为 int、float、list、numpy.ndarray 或 Tensor。
high (int|float|list|numpy.ndarray|Tensor) - 均匀分布的上边界。数据类型为 int、float、list、numpy.ndarray 或 Tensor。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
代码示例¶
COPY-FROM: paddle.distribution.Uniform
方法¶
sample(shape=[], seed=0)¶
生成指定维度的样本。
参数
shape (Sequence[int]，可选) - 1 维列表，指定生成样本的维度。数据类型为 int32。
seed (int) - 长整型数。
返回
Tensor，预先设计好维度的 Tensor，数据类型为 float32。
log_prob(value)¶
对数概率密度函数
参数
value (Tensor) - 输入 Tensor。数据类型为 float32 或 float64。
返回
Tensor，对数概率，数据类型与 value 相同。
probs(value)¶
概率密度函数
参数
value (Tensor) - 输入 Tensor。数据类型为 float32 或 float64。
返回
Tensor，概率，数据类型与 value 相同。