TensorFlow：跨张量评估函数答案

【问题标题】：TensorFlow: Evaluating functions across a tensorTensorFlow：跨张量评估函数
【发布时间】：2017-01-31 17:29:19
【问题描述】：

Sci-Py 让我使用 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 0 级，mu 和 var 是 1 级张量）。我希望 norm.pdf 也成为 1 级张量。我正在尝试在 TensorFlow 上执行此操作，但不知道如何操作。

建议？

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

使用 TensorFlow，您可以通过 tf.contrib.distributions.Normal 和 tf.contrib.distributions.Distribution.pdf 分两步完成此操作

# 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)

【讨论】：