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mindspore.nn.probability.distribution.Distribution
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.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Distribution(seed, dtype, name, param)

    所有分布的基类。

    **参数：**

    - **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None，则使用0。
    - **dtype** (mindspore.dtype) - 事件样例的类型。
    - **name** (str) - 分布的名称。
    - **param** (dict) - 用于初始化分布的参数。

    **支持平台：**

    ``Ascend`` ``GPU``

    .. note:: 
        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` 。

    .. py:method:: cdf(value, *args, **kwargs)

        在给定值下计算累积分布函数（Cumulatuve Distribution Function, CDF）。

        **参数：**

        - **value** (Tensor) - 要计算的值。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 累积分布函数的值。

    .. py:method:: construct(name, *args, **kwargs)

        重写Cell中的 `construct` 。

        .. note:: 
            支持的函数包括：'prob'、'log_prob'、'cdf', 'log_cdf'、'survival_function'、'log_survival'、'var'、
            'sd'、'mode'、'mean'、'entropy'、'kl_loss'、'cross_entropy'、'sample'、'get_dist_args'、'get_dist_type'。

        **参数：**

        - **name** (str) - 函数名称。
        - **args** (list) - 函数所需的位置参数列表。
        - **kwargs** (dict) - 函数所需的关键字参数字典。

        **返回：**

        Tensor, name对应函数的值。

    .. py:method:: cross_entropy(dist, *args, **kwargs)

        计算分布a和b之间的交叉熵。

        **参数：**

        - **dist** (str) - 分布的类型。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            Distribution b的 `dist_spec_args` 必须通过 `args` 或 `kwargs` 传递给函数。 传入Distribution a的 `dist_spec_args` 是可选的。

        **返回：**

        Tensor, 交叉熵的值。

    .. py:method:: entropy(*args, **kwargs)

        计算熵。

        **参数：**

        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 熵的值。

    .. py:method:: get_dist_args(*args, **kwargs)

        返回分布的参数列表。

        **参数：**

        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note:: 
           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。

        **返回：**

        list[Tensor], 参数列表。

    .. py:method:: get_dist_type()

        返回分布类型。

        **返回：**

        string, 分布类型名字。

    .. py:method:: kl_loss(dist, *args, **kwargs)

        计算KL散度，即KL(a||b)。

        **参数：**

        - **dist** (str) - 分布的类型。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            Distribution b的 `dist_spec_args` 必须通过 `args` 或 `kwargs` 传递给函数。 传入Distribution a的 `dist_spec_args` 是可选的。

        **返回：**

        Tensor, KL散度。

    .. py:method:: log_cdf(value, *args, **kwargs)

        计算给定值对于的累积分布函数的对数。

        **参数：**

        - **value** (Tensor) - 要计算的值。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 累积分布函数的对数。

    .. py:method:: log_prob(value, *args, **kwargs)

        计算给定值对应的概率的对数（pdf或pmf）。

        **参数：**

        - **value** (Tensor) - 要计算的值。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 累积分布函数的对数。

    .. py:method:: log_survival(value, *args, **kwargs)

        计算给定值对应的生存函数的对数。

        **参数：**

        - **value** (Tensor) - 要计算的值。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 生存函数的对数。

    .. py:method:: mean(*args, **kwargs)

        计算期望。

        **参数：**

        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 概率分布的期望。

    .. py:method:: mode(*args, **kwargs)

        计算众数。

        **参数：**

        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 概率分布的众数。

    .. py:method:: prob(value, *args, **kwargs)

        计算给定值下的概率。对于离散分布是计算概率质量函数（Probability Mass Function），而对于连续分布是计算概率密度函数（Probability Density Function）。

        **参数：**

        - **value** (Tensor) - 要计算的值。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 概率值。

    .. py:method:: sample(*args, **kwargs)

        采样函数。

        **参数：**

        - **shape** (tuple) - 样本的shape。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 根据概率分布采样的样本。

    .. py:method:: sd(*args, **kwargs)

        计算标准差。

        **参数：**

        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 概率分布的标准差。

    .. py:method:: survival_function(value, *args, **kwargs)

        计算给定值对应的生存函数。

        **参数：**

        - **value** (Tensor) - 要计算的值。
        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 生存函数的值。

    .. py:method:: var(*args, **kwargs)

        计算方差。

        **参数：**

        - **args** (list) - 位置参数列表，具体需要的参数根据子类的实现确定。。
        - **kwargs** (dict) - 关键字参数字典，具体需要的参数根据子类的实现确定。

        .. note::
            可以通过 `args` 或 `kwargs` 传递其 `dist_spec_args` 来选择性地将Distribution传递给函数。

        **返回：**

        Tensor, 概率分布的方差。