Tensorflow概率：分布数组

Question

我正在尝试使用Tensorflow概率编写代码，以使用EM算法对一组样本（来自多个高斯分布）进行分类。

我想为任何一般性问题编写此代码（如果样本来自2个高斯分布或8个高斯分布，我希望它可以工作）。

我现在遇到的问题是我找不到创建tfd.Normal数组的方法。

我希望将其作为数组（或其他类似类型的数据），因为这样我就可以处理不确定数量的分布。

有人可以帮助我解决这个问题吗？

编辑：以下代码可以作为解决方案吗？

{{1}}

Answer 1

TFP发行版具有批处理功能。您的代码应该可以正常工作，并且代表2个正态分布的向量，其中第一个是N(X|20, 8)，第二个是N(X|60, 4)。

您可以通过true_dist.batch_shape（在这种情况下将返回[2]）进行查询。

您现在可以采样：true_dist.sample()（返回形状为[2]的float64）。

您可以计算概率：true_dist.log_prob(0)（返回形状为[2]，代表[log N(0|20, 8), log N(0|60, 4)]的float64）。

您可以估计每个批次成员的独立概率：true_dist.log_prob([0, 1])（返回形状为float64的{​​{1}}，代表[2]）。

还请注意，TFP分布会广播其参数，因此，如果您想要两个具有相同位置和不同比例的法线，则可以编写[log N(0|20, 8), log N(1|60, 4)]。