python – 如何在tensorflow中计算PDF
发布时间:2020-12-20 11:57:28 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:在Matlab中,我可以使用计算高斯分布的概率密度函数(PDF) x = [0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324,0.0975,0.2785,0.5469,0.9575,0.9649]y = normpdf(x,1.0,2.5) 输出: y = 0.1591 0.1595 0.1501 0.1595 0.1579 0.1495 0.1531 0.1570 0.1596 0.1596 使用张
在Matlab中,我可以使用计算高斯分布的概率密度函数(PDF)
x = [0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324,0.0975,0.2785,0.5469,0.9575,0.9649] y = normpdf(x,1.0,2.5) 输出: y = 0.1591 0.1595 0.1501 0.1595 0.1579 0.1495 0.1531 0.1570 0.1596 0.1596 使用张量流,我试过这个 x = tf.variable([0.8147,0.9649],tf.float32) y = tf.contrib.distributions.NormalWithSoftplusSigma.pdf(x) 我得到一个错误TypeError:pdf缺少1个必需的位置参数 如何输入mu和sigma值到这个发行版?得到类似的输出. 解决方法
首先创建一个Normal分布对象,然后使用pdf方法
dist = tf.contrib.distributions.Normal(1.0,2.5) y = dist.pdf(x) 有关详细信息,请参见this. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |