-
高斯过程中出现'Tensor无法散列'的Tensorflow-概率错误
我正在尝试以张量流概率工作的最小高斯过程示例。在尝试定义对数边际可能性之前,我可以使所有工 -
如何在TensorFlow中获取日志概率?
我正在尝试将pytorch脚本转换为tensorflow,我需要从分类分发中获取日志概率。但是即使使用相同的种子, -
tf概率中KL损失系数的适当值
我一直在尝试使用张量流概率进行一些实验,但我遇到了一些问题: <ol> KL损耗系数的适当值: a) -
梯度可以流经(Tensorflow)tf.distributions.Normal sample()吗?
我想在<code>TensorFlow</code>中实现模型的随机变体。<br/> 我已经检查了源代码,但想确认渐变 <blockquote> -
在GPflow 2.0中设置超参数优化范围
在GPflow 1.0中,如果我想对像lengthscale这样的参数设置硬边界(即,限制参数的优化范围), <pre><code> -
Tensorflow概率与PyMC3给出的结果不同
我以前使用过PyMC3,现在正在使用张量流概率。 我在两者中都建立了一些模型,但是不幸的是, -
将自定义keras度量标准输入分成两个独立的度量标准并找到中位数错误
我有一个用于相机姿势网络的ResNet网络。我已经用1024致密层替换了最终的分类器层,然后将其替换为7致 -
从具有张量流概率的分布中采样时(在colab上),张量是不可散列的错误
我想将我的一些代码移至tensorflow发行版,并且正在研究colab上的教程。在运行时请求tensorflow版本2.x之后 -
python索引的含义。例如t [...,0]
<pre><code>tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=1)) </code></pre> < -
多元高斯分布张量流概率的混合
正如标题中所述,我正在尝试使用张量流概率包来创建多元正态分布的混合。 在我的原始项目中 -
tensorflow_probability子类化JointDistributionNamed __init__行为
我正在尝试从<code>JointDistributionNamed</code>库中的<code>tensorflow_probability</code>创建一个派生类(tensorflow v2.0. -
具有Tensorflow概率的贝叶斯线性回归
我无法使贝叶斯线性回归与Tensorflow概率一起使用。这是我的代码: <pre><code>func showOptions(sender: AnyObje -
尝试捕获EagerTensor而不在TF 2.0中构建函数
我想构建一个具有Tensorflow 2.0中多个动作的代理的异步优势参与者批评模型(a3c)。有些动作具有连续动 -
GPflow 2.0中使用Tensorflow双射链实现有界超参数优化
在GPflow 2.0中进行GP回归时,我想在长度比例上设置硬边界(即限制长度比例优化范围)。在该线程(<a hr -
GPflow 2.0中的自定义Haversine Matern52内核
使用GPflow 2.0,我想用Haversine而不是Euclidean距离实现自定义的Matern 5/2内核。我在<code>gpflow.kernels.Matern52</co -
如何打印调节器损耗并更改调节器重量?
我正在尝试在VAE中输出kl损失。我的代码基于以下链接中的代码:<a href="https://colab.research.google.com/github/t -
tensorflow_probability:AttributeError:模块'tensorflow_probability。*没有属性'*'
我正在尝试重现我在google colaboratory(<a href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/probability/blob/master/ten -
张量流中的卷积混合密度网络
我知道张量流概率现在支持具有以下层的混合密度网络: <a href="https://www.tensorflow.org/probability/api_ -
差异输入的多维输入量可将张量流概率最小化吗?
我想应用微分进化算法来最小化采用多维输入张量的目标函数。 这是到目前为止的代码: <pre -
大型数据集的并行GPflow 2.0 GP回归
我正在尝试在2D空间+ 1D时间上进行GP回归,并进行大约8000次观测,并使用具有4个Matern 3/2协方差函数的复 -
为什么计算两个OneHotCategorical分布之间的KL散度时会得到NaN?
我尝试使用以下代码计算两个OneHotCategorical分布之间的KL-散度: <pre><code>posterior = tfd.OneHotCategorical(pro -
GPflow 2.0是否在predict_f方法中添加默认抖动?
在GPflow2.0中,我试图使用接受矢量化不确定性的自定义GPR类优化复合内核(1个2D RBF内核+ 2个1D Matern32内 -
在tfp中训练变分贝叶斯神经网络时,如何分别可视化损失中不同项的演变?
我想使用张量流概率来训练一个简单的完全连接的贝叶斯神经网络。损失由KL项和负对数似然项组成。我 -
了解`predict_proba`
我使用深度神经网络进行预测(可以为1或0)。解决的问题是分类问题。我正在使用<code>predict_proba</code> -
Tensorflow 2 -Keras SAVE / LOAD模型错误(DenseFeatures和DistributionLambda层)
我有一个Tensorflow 2.x模型,它使用TF预处理层(tf.keras.layers.DenseFeatures)和TF概率的分布层(DistributionLambda -
在TensorFlow概率中实现``观察''行为
请考虑[1]中定义的概率编程<code>observe</code>语句的定义: <blockquote> observe语句块的运行不满足布 -
为什么这个pymc模型不显示收缩?
我试图理解收缩率,并且我建立了一个非常简单的模型,我认为应该在参数化二项式分布p的两个参数之 -
如何在张量流概率中为HMC采样器提供自定义梯度?
我正在尝试使用内置的张量流概率HMC采样器从后验生成样本。根据{{3}},似乎必须提供<code>target_log_p -
Tensorflow概率错误:OperatorNotAllowedInGraphError:遍历tf.Tensor不允许
我试图通过使用NUTS估计张量流中的模型来提供一个似然函数。我检查了似然函数是否返回合理的值。我在 -
在张量流概率中,如何更新仅在KL散度中使用的可学习先验?
我正在研究一种变分式自动编码器,我希望对潜伏分布的KL散度正则化中使用的先验值进行loc(均值)和