梯度能通过（Tensorflow）tf.distributions.Normal sample（）吗？

我想在

TensorFlow

中实现模型的随机变量
我已经检查了源代码，但想确认渐变

DO流经变量x，其中x=“normal”。sample（）

原因是函数

sample（）

使用了重新参数化

技巧*x=平均值+西格玛*噪声（0,1）*

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我的理解正确吗？

你测试过了吗？这应该很简单，我想在tensorflow中测试一个实现，但我是pytorch用户。我尝试实现它并测试梯度是否流动，但我没有得到，这可能意味着没有，但概率函数的文档和源代码显示了重新参数化的正常采样。但是我对tensorflow的测试没有信心，因为我是pytorch的用户。你测试过吗？这应该很简单，我想在tensorflow中测试一个实现，但我是pytorch用户。我尝试实现它并测试梯度是否流动，但我没有得到，这可能意味着没有，但概率函数的文档和源代码显示了重新参数化的正常采样。但我对tensorflow中的测试没有信心，因为我是pytorch用户。