【发布时间】：2019-11-28 04:45:49
【问题描述】：
我正在 TensorFlow 概率中实现贝叶斯网络来模拟不同 ML 模型之间的交互。假设这些模型是作为 TensorFlow Estimator 构建的。给定输入数据的类的条件概率然后由估计器简单地建模。
TensorFlow 概率中有没有办法包装估计器，以便我可以将其视为分布？
【问题讨论】：
标签： python tensorflow probability
【发布时间】：2019-11-28 04:45:49
【问题描述】：
我们没有太多与 Estimators API 直接互操作的方式，但您可能想看看 tfp.layers，它包含一组 Keras Layers，其输出为 TFP Distribution对象。有一堆预定义的，还有一个 DistributionLambda 层，您可以使用它来构建和输出您自己的 Distribution 实例，例如 Keras Sequential 模型的最后一层。有一些 colabs 有很好的例子 here (regression) 和 here (variational autoencoder)。
希望这会有所帮助！
【讨论】：