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StudentT ( df , loc = 0.0 , scale = 1.0 , validate_args = None ) [source] ¶ >>> m = StudentT ( torch . tensor ([ 2.0 ])) >>> m . sample () # Student's t-distributed with degrees of freedom=2 tensor([ 0.1046]) TransformedDistribution ¶ Extension of the Distribution class, which applies a sequence of Transforms to a base distribution. Let f be the composition of transforms applied: 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. # Building a Logistic Distribution # X ~ Uniform(0, 1) # f = a + b * logit(X) # Y ~ f(X) ~ Logistic(a, b) base_distribution = Uniform ( 0 , 1 ) transforms = [ SigmoidTransform () . inv , AffineTransform ( loc = a , scale = b )] logistic = TransformedDistribution ( base_distribution , transforms ) expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ property has_rsample ¶ icdf ( value ) [source] ¶ Scores the sample by inverting the transform(s) and computing the score using the score of the base distribution and the log abs det jacobian. Generates a sample_shape shaped reparameterized sample or sample_shape shaped batch of reparameterized samples if the distribution parameters are batched. Samples first from base distribution and applies transform() for every transform in the list. Generates a sample_shape shaped sample or sample_shape shaped batch of samples if the distribution parameters are batched. Samples first from base distribution and applies transform() for every transform in the list. class torch.distributions.uniform.
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