如何在tensorflow 2.0中训练tensorflow概率双射(权重)？

在TensorFlow 2.0中训练TensorFlow概率双射（权重）的步骤如下：

导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp

定义模型架构：

model = tf.keras.Sequential([
    tfp.layers.DenseVariational(units=hidden_units, 
                                make_posterior_fn=tfp.layers.util.default_mean_field_normal_fn(),
                                make_prior_fn=tfp.layers.util.default_multivariate_normal_fn,
                                kl_weight=1/num_train_samples),
    tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfp.distributions.Normal(loc=t, scale=1)),
])

在这个例子中，我们使用了tfp.layers.DenseVariational作为模型的一层，它是一个具有变分权重的全连接层。make_posterior_fn和make_prior_fn参数用于指定权重的后验分布和先验分布。kl_weight参数用于控制KL散度的权重。

定义损失函数：

def negative_log_likelihood(y_true, y_pred):
    return -y_pred.log_prob(y_true)

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=negative_log_likelihood)

在这个例子中，我们定义了一个负对数似然损失函数，用于最小化模型的预测与真实标签之间的差异。

加载和准备数据集：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)

在这个例子中，我们使用了MNIST数据集作为训练数据。我们将数据归一化到0到1之间，并使用tf.data.Dataset来加载和准备数据。