TensorFlow: Auswertung von Funktionen über einen Tensor

Question

Sci-Py mich folgende mit der norm.pdf Funktion tun können:

x = 1; 
mu = [1,2,3,4]; 
sigma = [1,1,1,1]; 
scipy.stats.norm.pdf(x,mu,sigma) 

Das wird mir im Grunde eine Anordnung geben, wobei jedes Element auf die Wahrscheinlichkeitsdichte von x entspricht gegeben den entsprechenden Mittelwert und die Varianz.

Ich versuche dies zu tun, mit dem Unterschied, dass x, mu und var jetzt Tensoren sind (x ist Rang-0, mu und var sind Tensoren vom Rang 1). Ich möchte, dass norm.pdf auch ein Rang-1-Tensor ist. Ich versuche, dies auf TensorFlow zu tun, bin mir aber nicht sicher, wie.

Vorschläge?

Answer 1

Mit TensorFlow, können Sie es in 2 Schritten mit tf.contrib.distributions.Normal tun und tf.contrib.distributions.Distribution.pdf

# Define a batch of 4 scalar valued Normals (mu=means, sigma=standard deviations) 
dist = tf.contrib.distributions.Normal(mu=[1,2,3,4], sigma=[1,1,1,1]) 

# Evaluate the pdf of the first distribution on 1 
# returning a length two tensor. 
dist.pdf(1)