我想把我的一些代码转移到tensorflow发行版上，并且正在学习colab上的教程。在运行时上请求tensorflow 2.x版后，官方示例代码不再有效。你可以使用find the colab notebook here，我在最开始的地方添加了以下代码： try:
# %tensorflow_version only exists in Colab<
浏览 21提问于2019-12-06得票数 1
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如何在中创建用于采样的自定义层？
、、、、
我正在Keras构建一个带有Tensorflow后端的CNN，我想介绍一个应该执行以下操作的自定义层：
样本必须随机抽取，，使最高值像素被采样的概率更高的。换句话说，概率</e
浏览 1提问于2019-03-07得票数 2
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我正在尝试遵循tensorflow上的udacity教程，在那里我遇到了以下两行单词嵌入模型： embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size))
现在我了解到第二个语句是用于采样负标签的但问题是，它如何知道负面标签是什么？我提供的第二个函数是<
浏览 4提问于2016-06-07得票数 11
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tensorflow的站点给出了这个例子生成一个张量，该张量“具有形状1，5，其中每个值都是0或1，且概率相等我已经知道了，基本的，tf.log([[10., 10.]])的含义。
我想知道的是，batch_size，num_classes做了什么，谁能给出一个很小的例子来解释这些params？
浏览 1提问于2019-03-08得票数 19
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我想用tensorflow创建一个多维高斯概率密度函数(假设是一个如下图所示的2D高斯)。 ? d = tfp.distributions.Normal(loc=5.0, scale=3.0)
x = d.prob(tf.range(0,10, dtype=tf.float32)) 但是对于更高的维度，我在使用Normal或MultivariateNormalDiag分布时得到InvalidArgumentError: Inco
浏览 11提问于2021-02-10得票数 0
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用例
假设我在X_0有一个观察值y_0，我想用一个带有超参数theta的高斯过程建模。假设我通过对后验数据进行分层采样来确定超参数theta中的分布。现在，我想评估另一个观测值的对数后验概率，比如X_1的y_1，在超参数分布上平均，理想情况下，我会从theta的后验概率中抽取，计算log P(y_1 | y_0
浏览 4提问于2018-02-01得票数 0
在我的Colab中开始“在Colab上运行训练GPT-2 (或GPT Neo)文本生成模型w/ GPU”时，会出现以下错误：
错误: tensorflow 2.5.0有要求的tensorboard~=2.5，但您将使用不兼容的张量板2.4.1。错误:Py电筒-闪电1.3.8有要求的P
浏览 11提问于2021-07-23得票数 2
我正在尝试使用MirroredStrategy和它的其他变体来理解Tensorflow分布式训练。我已经在colab上使用MNIST编写了一个简单的脚本，但需要在多个GPU上进行测试。运行和实现代码会给我一个错误，因为“编译中的ValueError:分发参数在TF2.0中不可用，请在分发策略范围下创建模型。”我也尝试过OneDe
浏览 28提问于2020-01-08得票数 2
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我有一个关于伯努利面具的问题。rs = np.random.RandomState(1234)掩码= rng.binomial(n=1，p=(0.5)
浏览 3提问于2015-08-13得票数 2
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我希望在Matlab中直接从截断的多变量正态分布中采样。
我知道我可以简单地使用mvnrnd并检查返回值是否在感兴趣的域中。然而，当需要大量样本时，这是一种资源浪费。Matlab有一个内置的函数truncate ，它将截断给定的概率分布对象。不幸的是，mvnpdf 返回给定位置的pdf
浏览 4提问于2020-05-17得票数 2
我是一个初学者，并试图使用google来练习张量流。当我试图导入张量流中的内置数据集(Mnist)时，我得到了以下错误。import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutori
浏览 5提问于2020-06-05得票数 0
对于我的snake AI，我使用了pytorch，它的结构是： def __init__(self): x = self.fc(inputs)根据输入，它给了我4个值，根据我的理解，这4个值应该是哪个决策的概率，其和应该等于1。这里的情况不是这
浏览 2提问于2020-05-10得票数 0
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我有一个包含实例的数据集D的Pandas DataFrame，这些实例都有一些连续值x。x是以某种方式分布的，比如说均匀分布，可以是任何东西。我想从D中提取n样本，对于这些样本，x有一个我可以抽样或近似的目标分布。这来自一个数据集，这里我只是采用正态分布。 如何从D中采样实例，使x在样本中的分布等于/类似于我指定的任意
浏览 35提问于2020-09-04得票数 5
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在colab上使用TensorFlow 2.4.1import tensorflow as tfdef filter_classes(dataset, classes):
def match_class(dataTensor("
浏览 2提问于2021-02-25得票数 0
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我想创建一个TransformedDistribution，它的变换双射函数(双射函数链)将其一些组件参数化为分布本身，目的是每次我通过双射函数变换一些张量时都会有不同的结果(因为双射函数的参数也会在每次都被采样让我们举一个非常简单的例子来说明我所说的(不带链条)： import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as t
浏览 19提问于2020-11-30得票数 0
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对于简单粒子滤波器的重采样过程，从统计偏差和实际意义来看，替换采样和不替换采样有什么区别？在模拟和观察粒子滤波的过程之后，我得到了一个双元组元组(s，p)的列表，长度为N。然而，s表示我所相信的状态，其概率为p。替换后
浏览 8提问于2015-07-13得票数 0
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当前的分布式Tensorflow的体系结构是基于“类似参数服务器”的框架。原因是每个工人没有存储在"PS“中的那些”变量“的本地副本，这实际上在训练期间引入了更多的通信，以从"PS”检索变量，计算中间结果并将它们发送回"PS“以更新这些张量”变量“。现在，如果我们不遵循规则，我们将
浏览 0提问于2017-10-07得票数 0
有没有一种简单的方法可以从tensorflow-probability中的联合分布中“观察”证据和样本？例如，在PyMC3中，Distribution类在其构造函数中具有observed参数，因此可以根据证据轻松设置条件(并运行MCMC以获得后验样本)。有一些与Edward相关的文档，但对于简单的情况，我无法理解，例如： import tensorflow_pro
浏览 22提问于2019-06-03得票数 2
我试图理解伊恩·古德费罗等人的论文“生成对抗性网这里”。当模型都是多层感知器时，对抗性建模框架是最简单的应用框架。为了了解发生器在数据p_g上的分布，我们在输入噪声变量p_z(z)上定义了一个先验，然后表示到数据空间的映射为G(z; \theta_g)，其中G是一个由具有参数\theta_g的多层感知器表示的
浏览 0提问于2020-02-29得票数 2
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