TensorFlow：评估张量的函数

Question

Sci-Py允许我使用norm.pdf函数执行以下操作：

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

这基本上会给我一个数组，其中每个元素对应于给定相应均值和方差的x的概率密度。

我正在尝试这样做，不同之处在于x，mu和var现在是张量（x是秩0，mu和var是1级张量）。我希望norm.pdf也是1级张量。我试图在TensorFlow上做这个，但不知道如何。

建议？

Answer 1

使用TensorFlow，您可以使用tf.contrib.distributions.Normal和tf.contrib.distributions.Distribution.pdf

分两步完成

# 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)