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- mindspore.nn.probability.distribution.Bernoulli
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- .. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Bernoulli(probs=None, seed=None, dtype=mstype.int32, name='Bernoulli')
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- 伯努利分布（Bernoulli Distribution）。
- 离散随机分布，取值范围为 :math:`\{0, 1\}` ，概率质量函数为 :math:`P(X = 0) = p, P(X = 1) = 1-p`。
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- **参数：**
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- - **probs** (float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 结果是1的概率。默认值：None。
- - **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) - 采样结果的数据类型。默认值：mindspore.int32.
- - **name** (str) - 分布的名称。默认值：'Bernoulli'。
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- .. note::
- `probs` 中元素必须是合适的概率（0<p<1）。
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- **异常：**
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- - **ValueError** - `probs` 中元素小于0或大于1。
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- .. py:method:: probs
- :property:
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- 返回结果为1的概率。
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- **返回：**
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- Tensor，结果为1的概率。
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- .. py:method:: cdf(value, probs1)
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- 在给定值下计算累积分布函数（Cumulatuve Distribution Function, CDF）。
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- **参数：**
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- - **value** (Tensor) - 要计算的值。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，累积分布函数的值。
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- .. py:method:: cross_entropy(dist, probs1_b, probs1_a)
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- 计算分布a和b之间的交叉熵。
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- **参数：**
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- - **dist** (str) - 分布的类型。
- - **probs1_b** (Tensor) - 对比分布的伯努利实验成功的概率。
- - **probs1_a** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，交叉熵的值。
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- .. py:method:: entropy(probs1)
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- 计算熵。
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- **参数：**
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- - **probs1** (Tensor) - 对比分布的伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，熵的值。
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- .. py:method:: kl_loss(dist, probs1_b, probs1_a)
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- 计算KL散度，即KL(a||b)。
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- **参数：**
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- - **dist** (str) - 分布的类型。
- - **probs1_b** (Tensor) - 对比分布的伯努利实验成功的概率。
- - **probs1_a** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，KL散度。
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- .. py:method:: log_cdf(value, probs1)
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- 计算给定值对于的累积分布函数的对数。
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- **参数：**
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- - **value** (Tensor) - 要计算的值。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，累积分布函数的对数。
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- .. py:method:: log_prob(value, probs1)
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- 计算给定值对应的概率的对数。
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- **参数：**
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- - **value** (Tensor) - 要计算的值。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，累积分布函数的对数。
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- .. py:method:: log_survival(value, probs1)
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- 计算给定值对应的生存函数的对数。
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- **参数：**
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- - **value** (Tensor) - 要计算的值。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，生存函数的对数。
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- .. py:method:: mean(probs1)
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- 计算期望。
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- **参数：**
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- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，概率分布的期望。
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- .. py:method:: mode(probs1)
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- 计算众数。
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- **参数：**
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- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，概率分布的众数。
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- .. py:method:: prob(value, probs1)
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- 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）。
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- **参数：**
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- - **value** (Tensor) - 要计算的值。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，概率值。
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- .. py:method:: sample(shape, probs1)
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- 采样函数。
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- **参数：**
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- - **shape** (tuple) - 样本的shape。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，根据概率分布采样的样本。
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- .. py:method:: sd(probs1)
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- 计算标准差。
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- **参数：**
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，概率分布的标准差。
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- .. py:method:: survival_function(value, probs1)
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- 计算给定值对应的生存函数。
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- **参数：**
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- - **value** (Tensor) - 要计算的值。
- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，生存函数的值。
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- .. py:method:: var(probs1)
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- 计算方差。
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- **参数：**
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- - **probs1** (Tensor) - 伯努利实验成功的概率。默认值：None。
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- **返回：**
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- Tensor，概率分布的方差。
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