在张量流中乘以分布

Question

我是Tensorflow的新手，我想将两个分布相乘以获得后验密度。我该如何使用Tensorflow？

例如：

likelihood = tf.contrib.distributions.MultivariateNormalDiag(loc = [0., 0., 0.], scale_diag= [1., 1., 1.])
prior = tf.contrib.distributions.MultivariateNormalDiag(loc = [0., 0., 0.], scale_diag= [1., 1., 1.])

我尝试使用tf.multiply(likelihood,prior)，但它给我数据类型错误

  

无法将类型的对象转换为Tensor。内容：tf.distributions.MultivariateNormalDiag（“ MultivariateNormalDiag”，batch_shape =（），event_shape =（3，），dtype = float32）。考虑将元素强制转换为受支持的类型。

有人可以帮我吗？

非常感谢帮助。 谢谢

Answer 1

tf.distribution是一个对象，因此不能用作张量。

您可以将.prob（.log_prob）方法相乘（或求和）。