Tensorflow概率中每个实验具有不同可能结果数量的分类分布

Tensorflow概率中的分类分布是一种概率分布，用于描述离散型随机变量的可能结果数量。

分类分布可以用来表示一个试验中可能的结果的分布情况，每个结果的概率由参数确定。参数可以是一个向量，向量的长度表示试验的可能结果的数量，每个元素表示对应结果的概率。

分类分布的优势在于可以灵活地描述具有不同可能结果数量的试验。它可以适用于各种情况，例如模拟掷骰子的结果、文本分类中的标签分布、多项式回归模型中的输出分布等。

在Tensorflow中，我们可以使用tfp.distributions.Categorical函数来创建并操作分类分布。该函数接受一个参数作为结果概率的向量，并提供了多种方法来获取分类分布的特性，例如采样、计算概率密度函数、计算累积分布函数等。

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