programming python

Mẫu từ python phân phối chung

Xem các phiên từ Hội nghị chuyên đề WiML về các mô hình khuếch tán với KerasCV, ML trên thiết bị, v.v. Xem theo yêu cầu

TenorFlow
Tài nguyên
xác suất
API

tfp. phân phối. JointDistributionSequential Sắp xếp ngăn nắp với các bộ sưu tập Lưu và phân loại nội dung dựa trên sở thích của bạn

Phân phối chung được tham số hóa bởi các hàm tạo phân phối

Kế thừa từ.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

tfp.distributions.JointDistributionSequential[
    model,
    batch_ndims=None,
    use_vectorized_map=False,
    validate_args=False,
    experimental_use_kahan_sum=False,
    name=None
]

Được sử dụng trong sổ ghi chép

Được sử dụng trong các hướng dẫn

tám trường

Phân phối này cho phép lấy mẫu và tính toán xác suất chung từ một đặc tả mô hình duy nhất

Một phân phối chung là một tập hợp các phân phối có thể phụ thuộc lẫn nhau. Giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 có thể được chỉ định thông qua một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 hàm [mỗi hàm chịu trách nhiệm tạo một thể hiện giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

7]. Không giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

4, mỗi hàm có thể phụ thuộc vào đầu ra của tất cả các phần tử trước đó thay vì chỉ phần tử ngay trước đó

#### Chi tiết toán học

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 thực hiện quy tắc xác suất chuỗi. Nghĩa là, hàm xác suất của véc-tơ _______90 chiều dài

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

1 là,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 được tham số hóa bởi một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 bao gồm một trong hai

các trường hợp giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

7 hoặc,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5s trả về một ví dụ giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Mỗi phần tử

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 thực hiện phân phối có điều kiện đầy đủ thứ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

9. Các phần tử "có điều kiện" được biểu thị bằng các đối số bắt buộc của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5. Cung cấp trực tiếp một ví dụ giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 là một sự thuận tiện và giống hệt nhau về mặt ngữ nghĩa, một đối số bằng không

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Biểu thị các đối số không mặc định của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

8-thứ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5 là

tfp.distributions.JointDistributionSequential[
    model,
    batch_ndims=None,
    use_vectorized_map=False,
    validate_args=False,
    experimental_use_kahan_sum=False,
    name=None
]

55. Vì

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5 là bảng kê khai có điều kiện, nên

tfp.distributions.JointDistributionSequential[
    model,
    batch_ndims=None,
    use_vectorized_map=False,
    validate_args=False,
    experimental_use_kahan_sum=False,
    name=None
]

57. Khi

tfp.distributions.JointDistributionSequential[
    model,
    batch_ndims=None,
    use_vectorized_map=False,
    validate_args=False,
    experimental_use_kahan_sum=False,
    name=None
]

58,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5 chỉ phụ thuộc vào một tập hợp con của các bản phân phối trước đó, cụ thể là những bản phân phối tại các chỉ mục.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

100. [Xem "Ví dụ" và "Thảo luận" để biết tại sao thứ tự bị đảo ngược. ]

Độ phân giải tên.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

101JointDistributionSequential

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

102name

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

103tfd. Bình thường[0. , 1. , name='x']____1104lambda x. tfd. Bình thường[x. , 1. ]______1105ValueError`. Các thành phần không được đặt tên sẽ được gán một tên giả

ví dụ

Hãy xem xét mô hình thế hệ sau

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Chúng ta có thể mã này như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

chú ý 1. 1 sự tương ứng giữa "math" và "code"

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Thảo luận

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 xây dựng từng bản phân phối theo thứ tự

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Ví dụ giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

108 [e. g. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

109 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

110], hoặc một

Trăn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5 [e. g. , ________ 1112, ________ 1113, ________ 91]

Về #1, một đối tượng được coi là "giống như ____1108" nếu nó có thuộc tính

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

116,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117 và phân phối, e. g. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

118,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

119,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

120

Về #2, ngoài việc sử dụng hàm [hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

121], việc cung cấp TFD "

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

122" cũng được cho phép, đây cũng là "Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5. " Ví dụ, thay vì viết.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

124 người ta có thể viết đơn giản là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

125

Lưu ý rằng việc cung cấp trực tiếp một phiên bản giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

108 có nghĩa là không thể tồn tại sự phụ thuộc [động] vào các bản phân phối khác; . " Điều tương tự cũng hiển nhiên đúng với những

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5 không có đối số

Một phiên bản phân phối phụ thuộc vào các phiên bản phân phối khác thông qua các đối số bắt buộc của chức năng tạo phân phối. Nếu trình tạo phân phối có các đối số bắt buộc của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

128 thì

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 gọi trình tạo với các mẫu được tạo bởi các bản phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

128 trước đó

Ghi chú. các đối số của nhà sản xuất được cung cấp theo thứ tự đảo ngược của các phần tử trước đó trong danh sách. Trong ví dụ này, lưu ý rằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

113 phụ thuộc vào

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

110 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

112 theo thứ tự này. Thứ tự được đảo ngược cho thuận tiện. Chúng tôi đảo ngược các lập luận theo quan sát heuristic rằng nhiều mô hình đồ họa có các phụ thuộc giống như chuỗi được sắp xếp theo cấu trúc liên kết hiển nhiên từ quá trình nhận thức của con người về quy trình tạo ra. Bằng cách cung cấp các đối số num bắt buộc trước đó theo thứ tự ngược lại, chúng tôi [thường] kích hoạt chữ ký hàm tạo đơn giản hơn. Nếu nhà sản xuất cần phụ thuộc vào phân phối trước phân phối không phải là phụ thuộc, thì người đó phải sử dụng một đối số giả, để "ngấu nghiến" phần phụ thuộc không được sử dụng, e. g. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

134. Lưu ý. không giống như các bản phân phối không phải ____02 khác trong

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

136, [và các lớp con] trả về cấu trúc gồm các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 thay vì một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138. Một cấu trúc có thể là bất cứ thứ gì giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6, e. g. , một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của nhà sản xuất

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

143. Theo đó,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

144 trả về cấu trúc giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146 cho mỗi hình dạng sự kiện của bản phân phối và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

147 trả về cấu trúc giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 cho mỗi hình dạng sự kiện của bản phân phối. Lưu ý. Nếu một thực thể

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 chứa một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

5 đóng trên một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138, thì

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 không thể vượt qua ranh giới của một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

154. [Nếu hành vi này là cần thiết, có thể sử dụng phiên bản của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

155 thay thế, với chi phí truy xuất thêm

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

154. ]

Lấy mẫu vectorized và đánh giá mô hình

Khi phương thức

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

116 của phân phối chung được gọi với một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

158 [hoặc phương thức

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117 được gọi trên đầu vào có nhiều thứ nguyên mẫu], mô hình phải được trang bị để xử lý các thứ nguyên lô bổ sung. Điều này có thể được thực hiện thủ công hoặc tự động bằng cách chuyển

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

160. Véc tơ hóa thủ công trước đây là mặc định, nhưng giờ đây chúng tôi khuyên hầu hết người dùng nên bật véc tơ hóa tự động trừ khi họ bị ảnh hưởng bởi một vấn đề cụ thể;

Khi sử dụng các bản phân phối chung được véc tơ hóa thủ công, mỗi thao tác trong mô hình phải tính đến khả năng kích thước lô trong Bản phân phối và các mẫu của chúng. Ngược lại, các mô hình vector hóa tự động chỉ cần mô tả một mẫu duy nhất từ phân phối chung; . Trong nhiều trường hợp, điều này cho phép đơn giản hóa đáng kể. Ví dụ: mô hình

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

163 được vector hóa thủ công sau đây

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

có thể được viết ở dạng tự động vector hóa như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

trong đó chúng tôi có thể tránh tính toán kích thước lô một cách rõ ràng khi lập chỉ mục và cắt số lượng được tính toán ở dòng thứ ba

Những hạn chế đã biết của vector hóa tự động

Một phần nhỏ các hoạt động của TensorFlow không được hỗ trợ;
Việc lấy mẫu các lô lớn có thể bị chậm trong quá trình vector hóa tự động vì các bộ lấy mẫu không trạng thái của TensorFlow hiện được chuyển đổi bằng cách sử dụng một
```
jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]
```
164 không được vector hóa. Giới hạn này chỉ áp dụng trong TensorFlow;

Việc gọi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

165 với

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

158 không cần thiết sẽ gây ra lỗi nếu mô hình chứa bất kỳ bản phân phối nào không được đăng ký dưới dạng CompositeTensors [các bản phân phối cơ bản của TFP thường ổn, nhưng hỗ trợ cho các bản phân phối trình bao bọc như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

167 vẫn đang được tiến hành]

Ngữ nghĩa hàng loạt và mật độ [log-]

tl;dr. vượt qua

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

168 trừ khi bạn có lý do chính đáng để không

Các bản phân phối chung hiện hỗ trợ ngữ nghĩa 'tự động chia lô', trong đó hình dạng lô của bản phân phối được lấy bằng cách phát các kích thước

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

169 ngoài cùng bên trái của các hình dạng lô của các thành phần của nó. Tất cả các thứ nguyên còn lại được coi là tạo thành một 'sự kiện' duy nhất của phân phối chung. Nếu

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

170, thì phân phối chung có hình dạng lô

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

171 và tất cả các thứ nguyên thành phần được coi là hình dạng sự kiện. Ví dụ, mô hình

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

tạo một phân phối chung với hình dạng lô

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

171 và hình dạng sự kiện

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

173. Mật độ log của một mẫu luôn có dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

118, vì vậy điều này đảm bảo rằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

175 sẽ đánh giá thành một giá trị vô hướng. Chúng ta có thể luân phiên xây dựng một phân phối chung với hình dạng lô

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

176 và hình dạng sự kiện

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

177 bằng cách đặt

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

178, trong trường hợp đó,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

175 sẽ ước tính thành giá trị có hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

176

Cài đặt

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

181 khôi phục ngữ nghĩa lô 'cổ điển' [hiện vẫn là mặc định vì lý do tương thích ngược], trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117 của phân phối chung được tính toán bằng cách tổng hợp một cách ngây thơ mật độ nhật ký từ các phân phối thành phần. Vì các mật độ thành phần này có hình dạng bằng với hình dạng lô của các thành phần riêng lẻ, nên để tránh lỗi phát sóng, thông thường cần phải xây dựng các thành phần có hình dạng lô giống hệt nhau. Ví dụ: các phân phối thành phần trong mô hình ở trên có hình dạng lô lần lượt là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

176 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

184, điều này sẽ gây ra lỗi nếu tính tổng trực tiếp, nhưng có thể được căn chỉnh bằng cách bao bọc với

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

185, như trong mô hình này

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Ở đây, cả hai thành phần đều có hình dạng lô

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

176, do đó,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

175 trả về giá trị có hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

176, giống như trong trường hợp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

178 ở trên. Trên thực tế, ngữ nghĩa của auto-batching tương đương với việc gói ngầm từng thành phần

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

190 thành

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

191; . Các hình dạng lô có cấu trúc như vậy sẽ không được dùng nữa trong tương lai, vì chúng không phù hợp với định nghĩa về hình dạng lô được sử dụng ở những nơi khác trong TFP

Người giới thiệu

[1] Dan Piponi, Dave Moore, and Joshua V. Dillon. Phân phối chung cho Xác suất TensorFlow. bản in trước arXiv arXiv. 2001. 11819_,

https. //arxiv. tổ chức/abs/2001. 11819

Nếu mọi phần tử của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195 là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

196 hoặc có thể gọi được, thì kết quả

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5 là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

196. Mặt khác, một phiên bản không ____1196

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

155 được tạo

lập luận

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195Danh sách Python của một trong hai tfd. Các phiên bản phân phối và/hoặc các hàm lambda lấy các bản phân phối trước đó của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

128 và trả về một tfd mới. ví dụ phân phối.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

169

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

604

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 số lượng kích thước lô. Các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

118 của tất cả các bản phân phối thành phần phải sao cho các tiền tố có độ dài

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

169 phát thành một hình dạng lô chung nhất quán. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

609Trăn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610. Có sử dụng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

161 để tự động vector hóa đánh giá mô hình hay không. Điều này cho phép đặc tả mô hình tập trung vào việc vẽ một mẫu duy nhất, điều này thường đơn giản hơn, nhưng một số thao tác có thể không được hỗ trợ. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

613Trăn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610. Có xác thực đầu vào với các xác nhận hay không. Nếu

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

613 là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612 và đầu vào không hợp lệ, hành vi đúng không được đảm bảo. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

618Trăn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610. Khi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

620, chúng tôi sử dụng phép tính tổng Kahan để tổng hợp các giá trị log_prob cơ bản độc lập, giúp cải thiện độ chính xác của tổng float32 ngây thơ. Điều này có thể đặc biệt đáng chú ý đối với kích thước lớn trong float32. Xem cảnh báo CPU trên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

621. Đối số này không có hiệu lực nếu

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

622. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Tên của các hoạt động do phân phối quản lý. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608 [tôi. e. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

626]

Số liệu thống kê trả về +/- vô cùng khi nó có ý nghĩa. e. g. , phương sai của phân phối Cauchy là vô cùng. Tuy nhiên, đôi khi số liệu thống kê là không xác định, đ. g. , nếu pdf của bản phân phối không đạt được mức tối đa trong phạm vi hỗ trợ của bản phân phối, thì chế độ không được xác định. Nếu giá trị trung bình không được xác định, thì theo định nghĩa, phương sai không được xác định. e. g. giá trị trung bình của Student's T đối với df = 1 là không xác định [không có cách nào rõ ràng để nói nó là + hoặc - vô cùng], vì vậy phương sai = E[[X - mean]**2] cũng không được xác định

Có thể được xác định một phần hoặc chưa biết

Kích thước lô được lập chỉ mục thành các tham số hóa độc lập, không giống hệt nhau của phân phối này

Có thể được xác định một phần hoặc chưa biết

Ghi chú. phương pháp này sử dụng sự phản chiếu để tìm các biến trên phiên bản hiện tại và các mô hình con. Vì lý do hiệu suất, bạn có thể muốn lưu trữ kết quả của việc gọi phương thức này nếu bạn không muốn giá trị trả về thay đổi.

Hiện tại, đây là một trong những phiên bản tĩnh

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

627 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

628

Mô hình con là mô-đun là thuộc tính của mô-đun này hoặc được tìm thấy dưới dạng thuộc tính của mô-đun là thuộc tính của mô-đun này [v.v.]

______25Lưu ý. phương pháp này sử dụng sự phản chiếu để tìm các biến trên phiên bản hiện tại và các mô hình con. Vì lý do hiệu suất, bạn có thể muốn lưu trữ kết quả của việc gọi phương thức này nếu bạn không muốn giá trị trả về thay đổi. Lưu ý. phương pháp này sử dụng sự phản chiếu để tìm các biến trên phiên bản hiện tại và các mô hình con. Vì lý do hiệu suất, bạn có thể muốn lưu trữ kết quả của việc gọi phương thức này nếu bạn không muốn giá trị trả về thay đổi.

Thuộc tính

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

629Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610 mô tả hành vi khi một chỉ số không được xác định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

169

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

118Hình dạng của một mẫu từ một chỉ mục sự kiện duy nhất dưới dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

120Các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

635 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 được xử lý bởi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

119Hình dạng của một mẫu đơn lẻ từ một lô duy nhất dưới dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

640Cho biết liệu phân phối bộ phận có tên trục phân đoạn đang hoạt động hay không.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Tên được đặt trước cho tất cả các hoạt động được tạo bởi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

644Trả về một phiên bản

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

645 cho lớp này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

646Chuỗi các biến không thể huấn luyện thuộc sở hữu của mô-đun này và các mô-đun con của nó.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

647Từ điển các tham số được sử dụng để khởi tạo

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

649Mô tả cách các mẫu từ bản phân phối được tham số hóa lại.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

650Trình tự của tất cả các mô-đun con.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

651Chuỗi các biến có thể huấn luyện thuộc sở hữu của mô-đun này và các mô-đun con của nó.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

609

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

613Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610 cho biết các kiểm tra đắt tiền có thể được bật.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

655Chuỗi các biến thuộc sở hữu của mô-đun này và các mô-đun con của nó

Lớp học trẻ em

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

656

phương pháp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

657

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hình dạng của một mẫu từ một chỉ mục sự kiện duy nhất dưới dạng 1-D

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138

Kích thước lô được lập chỉ mục thành các tham số hóa độc lập, không giống hệt nhau của phân phối này

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624tên để cung cấp cho opReturns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

118

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

662

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Chức năng phân phối tích lũy

Cho biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663, hàm phân phối tích lũy

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

662 là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

12Args____3665____3666 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

667

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

662a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

676

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Tạo một bản sao sâu của bản phân phối

Ghi chú. việc phân phối bản sao có thể tiếp tục phụ thuộc vào các đối số khởi tạo ban đầu. Args____3677Từ điển chuỗi/giá trị của các đối số khởi tạo để ghi đè bằng các giá trị mới. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

143Một phiên bản mới của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

679 được khởi tạo từ sự kết hợp của self. thông số và override_parameters_kwargs, tôi. e. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

680.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

681

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

hiệp phương sai

Hiệp phương sai [có thể] chỉ được xác định cho các phân phối sự kiện không vô hướng

Ví dụ: đối với chiều dài-

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

128, phân phối có giá trị véc-tơ, nó được tính như sau,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

683 là một [lô] ma trận

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

684,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

685 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

686 biểu thị kỳ vọng

Ngoài ra, đối với các phân phối đa biến, phi vectơ [e. g. , có giá trị ma trận, Wishart],

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

687 sẽ trả về một [lô] ma trận theo một số véc tơ hóa của các sự kiện, i. e. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

683 là một [lô] ma trận

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

689,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

690 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

691 là một số chỉ số ánh xạ hàm của các thứ nguyên sự kiện của phân phối này với các chỉ số có độ dài-

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

692 vectơ

Args____3624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được thêm vào trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

681Floating-point

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

698 trong đó kích thước

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

110 đầu tiên là tọa độ lô và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

700

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

701

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Tính entropy chéo [Shannon]

Biểu thị phân phối này [

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

702] bằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

703 và phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

704 bằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

705. Giả sử

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

706 hoàn toàn liên tục đối với nhau và cho phép mật độ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

707 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

708, [Shannon] cross entropy được định nghĩa là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

709 biểu thị độ hỗ trợ của biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

710

Các loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

704 có đăng ký tích hợp. ________ 3712, ________ 3713, ________ 05, ________ 3715

Ví dụ Args____3704

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

701

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

723 đại diện cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

110 phép tính khác nhau của [Shannon] cross entropy

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

725

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Shannon entropy trong nats

Tài liệu bổ sung từ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

155

Shannon entropy trong nats

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

727

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hình dạng của một mẫu từ một lô duy nhất dưới dạng 1-D int32

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name để cung cấp cho opReturns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

119

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

732

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Bijector ánh xạ số thực [R**n] vào không gian sự kiện của phân phối

Các bản phân phối có hỗ trợ liên tục có thể triển khai

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

733 trả về một lớp con của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

734 ánh xạ R**n tới không gian sự kiện của bản phân phối. Ví dụ: công cụ phân phối mặc định cho phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

735 là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

736, ánh xạ đường thực tới

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

737, hỗ trợ của phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

735. Bộ phân phối mặc định cho phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

739 là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

740, ánh xạ R^[k * [k-1] // 2] tới đa tạp con của k x k ma trận tam giác thấp hơn với các ma trận dọc theo đường chéo

Mục đích của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

732 là cho phép giảm dần độ dốc trong một không gian không bị giới hạn cho các phương pháp Suy luận biến đổi và Hamiltonian Monte Carlo. Một số nỗ lực đã được thực hiện để chọn các phép chiếu sao cho các đuôi của phân phối trong không gian không bị giới hạn nằm giữa Gaussian và Exponential

Đối với các bản phân phối có không gian sự kiện rời rạc hoặc TFP hiện thiếu bộ tạo ảnh phù hợp, hàm này trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608

Args______3743Được chuyển sang triển khai

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

733.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Được thông qua để triển khai

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

733. Trả về_______3747____3748 phiên bản hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

750

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Khởi tạo một phân phối tối đa hóa khả năng của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 mẫu hợp lệ từ họ phân phối này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

754Tích cực

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

604 Số tenxơ của các chiều ngoài cùng bên trái của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 mà chỉ số i. i. d. mẫu. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

757.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

613Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610, mặc định

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612. Khi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

620, các tham số phân phối được kiểm tra tính hợp lệ mặc dù có thể làm giảm hiệu suất thời gian chạy. Khi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612, các đầu vào không hợp lệ có thể âm thầm hiển thị các đầu ra không chính xác. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

612.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

764Các đối số từ khóa bổ sung được chuyển đến

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

765. Chúng được ưu tiên trong trường hợp xung đột với các tham số được trang bị; . Trả về_______3769ví dụ của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

770 với các tham số tối đa hóa khả năng của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

772

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Trả về mật độ xác suất nhật ký cùng với một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

773

Một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

773 cho phép chúng tôi tính toán mật độ đẩy về phía trước chính xác khi chúng tôi áp dụng một phép biến đổi cho một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 trên một đa tạp con nghiêm ngặt của R^n [thường thông qua một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

748 trong phân lớp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

777]. Hiệu chỉnh mật độ sử dụng cơ sở của không gian tiếp tuyến

Đối số_______3665____3666 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

667

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

782

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610 chỉ định xem có nên quay lại trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

784 làm không gian tiếp tuyến hay không và biểu diễn R^n với cơ sở chuẩn.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 đại diện cho mật độ xác suất nhật ký, có hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675. Đối tượng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

790a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

773 [theo mặc định là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

784] đại diện cho không gian tiếp tuyến với đa tạp tại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665. RaisesUnspecifiedTangentSpaceError nếu

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

782 là Sai và thuộc tính

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

795 chưa được xác định

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

796

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Ghim một số phần, trả về một đối tượng phân phối không chuẩn hóa

Quy ước gọi cũng giống như các phương thức

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 khác [e. g.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117], nhưng với sự khác biệt là không phải tất cả các phần đều được yêu cầu. Về mặt này, hành vi tương tự như hành vi của đối số

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 của hàm

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

116

ví dụ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

65Args____3743Lập luận quan điểm. một cấu trúc giá trị hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. ________ 3671 Đối số từ khóa. một cấu trúc giá trị hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. Cũng có thể bao gồm

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624, chỉ định tên chuỗi Python cho ops được tạo bởi phương pháp này. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

804a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

805 với các giá trị đã cho được ghim

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

806

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Các mẫu từ phân phối này và trả về mật độ nhật ký của mẫu

Việc triển khai mặc định chỉ đơn giản là gọi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

116 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Tuy nhiên, một số lớp con có thể cung cấp các triển khai hiệu quả hơn và/hoặc ổn định về mặt số lượng

Args____1158integer

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 hình dạng mẫu mong muốn để vẽ. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

811.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

812PRNG hạt giống; . Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624tên để cung cấp cho op. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

816.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

818a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138, hoặc cấu trúc của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138s, với kích thước được thêm vào trước

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

158.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

826

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Cho biết rằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

827

Args____3624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được thêm vào trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

826____3610 vô hướng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 cho mỗi phân phối trong

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

834

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Cho biết rằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

835

Args____3624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được thêm vào trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

834

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

610 vô hướng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 cho mỗi phân phối trong

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

842

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Tính toán phân kỳ Kullback--Leibler

Biểu thị phân phối này [

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

702] bằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

844 và phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

704 bằng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

846. Giả sử

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

847 hoàn toàn liên tục đối với thước đo tham chiếu

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

848, phân kỳ KL được định nghĩa là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

709 biểu thị độ hỗ trợ của biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

850,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

851 biểu thị entropy chéo [Shannon] và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

852 biểu thị entropy [Shannon]

Các loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

704 có đăng ký tích hợp. ________ 3712, ________ 3713, ________ 05, ________ 3715

Ví dụ Args____3704

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

842

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

723 đại diện cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

110 các phép tính khác nhau của phân kỳ Kullback-Leibler

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

867

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Nhật ký chức năng phân phối tích lũy

Cho biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663, hàm phân phối tích lũy

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

662 là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Thông thường, một phép tính gần đúng bằng số có thể được sử dụng cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

870 để mang lại câu trả lời chính xác hơn là chỉ lấy logarit của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

662 khi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

872

Đối số_______3665____3666 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

667

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

880a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hàm mật độ/khối lượng log xác suất

Các phương pháp đo lường của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 [

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

887, v.v. ] có thể được gọi bằng cách chuyển một cấu trúc tenxơ duy nhất hoặc bằng cách sử dụng các đối số được đặt tên cho từng phần của trạng thái phân phối chung. Ví dụ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Tên phân phối thành phần của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 được giải quyết thông qua

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

889, được triển khai bởi mỗi phân lớp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 [xem tài liệu của phân lớp để biết chi tiết]. Nói chung, đối với các thành phần có tên được cung cấp--- rõ ràng là đối số

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624 cho phân phối hoặc dưới dạng khóa trong JointDistribution có giá trị chính tả hoặc ngầm định, e. g. , theo tên đối số của hàm tạo phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5---tên được cung cấp sẽ được sử dụng. Nếu không, thành phần sẽ nhận được một tên giả;

Ghi chú. không phải tất cả các lớp con của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 đều hỗ trợ tất cả các kiểu gọi; . e. , là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

895 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

896 chứ không phải là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

897 đơn giản]. Lưu ý. cần thận trọng để giải quyết bất kỳ sự mơ hồ tiềm ẩn nào---điều này thường có thể thực hiện được bằng cách kiểm tra cấu trúc của đối số được cung cấp và "căn chỉnh" nó theo cấu trúc đầu ra phân phối chung [được xác định bởi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

898]. Ví dụ: ____376

Lưu ý rằng trong lần gọi đầu tiên,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

899 được hiểu là danh sách một số vô hướng trong khi ở lần gọi thứ hai, đầu vào là một số vô hướng. Do đó, cả hai đầu vào dẫn đến đầu ra vô hướng giống hệt nhau. Nếu chúng ta muốn truyền một vectơ rõ ràng cho thành phần

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

600---tạo ra một loạt các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117 có hình dạng vectơ---thay vào đó, chúng ta có thể viết

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

602

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

743 Lập luận quan điểm. một cấu trúc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. ________ 3671 Đối số từ khóa. một cấu trúc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. Cũng có thể bao gồm

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624, chỉ định tên chuỗi Python cho ops được tạo bởi phương pháp này. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

612

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hàm mật độ/khối lượng log xác suất

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 theo thứ tự

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 mà chúng tôi tính toán

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

612 và để tham số hóa các bản phân phối ["hạ lưu"] khác.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name được thêm vào trước ops được tạo bởi chức năng này. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

619. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

612a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 đại diện cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117 cho mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 được đánh giá tại mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 tương ứng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

626

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Đăng nhập chức năng sinh tồn

Cho biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663, hàm tồn tại được xác định

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Thông thường, các phép tính gần đúng bằng số khác nhau có thể được sử dụng cho hàm tồn tại nhật ký, chính xác hơn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

628 khi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

629

Đối số_______3665____3666 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

667

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

640

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Bần tiện

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

641

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Cách thức

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

642

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hình dạng của các tham số được cung cấp hình dạng mong muốn của lệnh gọi tới

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643. [không dùng nữa]

Không dùng nữa. CHỨC NĂNG NÀY KHÔNG ĐƯỢC DÙNG. Nó sẽ bị xóa sau 2021-03-01. Hướng dẫn cập nhật. Phương pháp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

642 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

108 không được dùng nữa; .

Đây là một phương thức lớp mô tả những đối số khóa/giá trị nào được yêu cầu để khởi tạo

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 đã cho để một hình dạng cụ thể được trả về cho lệnh gọi của phiên bản đó tới

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643

Các lớp con nên ghi đè phương thức lớp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

649

Args____1158

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 hoặc danh sách python/tuple. Hình dạng mong muốn của cuộc gọi đến

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name để thêm vào trước ops. Trả về ______3897 của tên tham số cho hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

656

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

param_shapes với tĩnh [i. e.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146] hình dạng. [không dùng nữa]

Không dùng nữa. CHỨC NĂNG NÀY KHÔNG ĐƯỢC DÙNG. Nó sẽ bị xóa sau 2021-03-01. Hướng dẫn cập nhật. Phương pháp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

656 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

108 không được dùng nữa; .

Đây là một phương thức lớp mô tả những đối số khóa/giá trị nào được yêu cầu để khởi tạo

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 đã cho để một hình dạng cụ thể được trả về cho lệnh gọi của phiên bản đó tới

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643. Giả sử rằng hình dạng của mẫu được biết một cách tĩnh

Các lớp con nên ghi đè phương thức lớp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

649 để trả về các tenxơ có giá trị không đổi khi các giá trị không đổi được cung cấp

Args____1158

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146 hoặc danh sách python/tuple. Hình dạng mong muốn của cuộc gọi đến

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

897 của tên tham số cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146. Raises

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

669if

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

158 là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

146 và không được xác định đầy đủ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

646

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Trả về tên đối số của hàm tạo ánh xạ chính tả cho chú thích thuộc tính

Lệnh này phải bao gồm một mục nhập cho mỗi đối số hàm tạo có giá trị

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của bản phân phối

Các lớp con phân phối không bắt buộc phải triển khai

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

674, vì vậy phương pháp này có thể tăng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

675. Cung cấp triển khai

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

674 cho phép một số tính năng nâng cao, bao gồm

Phân phối lô cắt lát [______9677]

Suy luận tự động của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

678 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

679, nếu không thì phải được tính toán rõ ràng

Tự động khởi tạo phân phối trong các thử nghiệm thuộc tính nội bộ của TFP
Tự động xây dựng các phiên bản phân phối 'có thể huấn luyện' bằng cách sử dụng các bộ phân phối thích hợp để tránh vi phạm các ràng buộc tham số. Điều này cho phép họ phân phối được sử dụng dễ dàng như một hậu thế thay thế trong suy luận biến phân

Trong tương lai, chú thích thuộc tính tham số có thể kích hoạt chức năng bổ sung;

Args____1120Số float tùy chọn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

120 để giả sử cho các tham số có giá trị liên tục. Một số bộ lọc ràng buộc yêu cầu kiến thức trước về dtype vì các hằng số nhất định [e. g. ,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

683] phải được khởi tạo với cùng loại với các giá trị được chuyển đổi.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

684Tùy chọn

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

604

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 số lớp cần giả định khi suy ra hình dạng của các tham số cho các phân phối giống như phân loại. Nếu không thì bỏ qua. Trả về____9646A

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

688tfp. con trăn. nội bộ. tham số_thuộc tính. Các phiên bản ParameterProperties_______9689ParameterProperties`. Tăng_______9675nếu lớp phân phối không thực hiện

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

674

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

887

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hàm mật độ/khối lượng xác suất

Các phương pháp đo lường của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 [

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Tên phân phối thành phần của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 được giải quyết thông qua

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

889, được triển khai bởi mỗi phân lớp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 [xem tài liệu của phân lớp để biết chi tiết]. Nói chung, đối với các thành phần có tên được cung cấp--- rõ ràng là đối số

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624 cho phân phối hoặc dưới dạng khóa trong JointDistribution có giá trị chính tả hoặc ngầm định, e. g. , theo tên đối số của hàm tạo phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5---tên được cung cấp sẽ được sử dụng. Nếu không, thành phần sẽ nhận được một tên giả;

Ghi chú. không phải tất cả các lớp con của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 đều hỗ trợ tất cả các kiểu gọi; . e. , là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

895 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

896 chứ không phải là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

898]. Ví dụ: ____387

Lưu ý rằng trong lần gọi đầu tiên,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

600---tạo ra một loạt các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

887 có hình dạng vectơ---thay vào đó, chúng ta có thể viết

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

710

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

743 Lập luận quan điểm. một cấu trúc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. ________ 3671 Đối số từ khóa. một cấu trúc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. Cũng có thể bao gồm

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624, chỉ định tên chuỗi Python cho ops được tạo bởi phương pháp này. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

887a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

720

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Hàm mật độ/khối lượng xác suất

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 theo thứ tự

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 mà chúng tôi tính toán

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

720 và để tham số hóa các bản phân phối ["hạ lưu"] khác.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name được thêm vào trước ops được tạo bởi chức năng này. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

727. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

720a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 đại diện cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

887 cho mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 được đánh giá tại mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 tương ứng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

734

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

hàm lượng tử. Aka 'cdf nghịch đảo' hoặc 'hàm điểm phần trăm'

Cho biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

736,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

734 là

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

60Args______3665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

666 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

667

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

734a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

749

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Tạo một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 phụ thuộc

Chức năng này là thử nghiệm. Điều đó nói rằng, chúng tôi khuyến khích việc sử dụng nó và yêu cầu bạn báo cáo vấn đề cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

752

Args____9753

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608 tên tương ứng với từng phần tử của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195. [______3608s đang mở rộng thành

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 thích hợp. ]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

760

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được sử dụng khi không có nhà sản xuất nào phụ thuộc vào một yếu tố

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

195 cụ thể. Trả về_______9763____1142 của các cặp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

765 đại diện cho tên của từng phân phối [nhà sản xuất] và tên của các phụ thuộc của nó

Thí dụ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

116

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Tạo các mẫu có hình dạng được chỉ định

Lưu ý rằng một cuộc gọi đến

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643 không có đối số sẽ tạo ra một mẫu duy nhất

Tài liệu bổ sung từ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

769

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665. Các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 có cấu trúc giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

772 được sử dụng để tham số hóa các chức năng tạo phân phối ["hạ lưu"] phụ thuộc khác. Sử dụng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608 cho bất kỳ phần tử nào sẽ kích hoạt mẫu từ phân phối tương ứng. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608 [tôi. e. , vẽ một mẫu từ mỗi phân phối]

Đối số ______11580D hoặc 1D

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

776

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138. Hình dạng của các mẫu được tạo ra.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

812PRNG hạt giống; .

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624tên để cung cấp cho op.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

818a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với kích thước được thêm vào trước

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

158

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

165

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Tạo mẫu và phân phối [ngẫu nhiên]

Lưu ý rằng một cuộc gọi đến

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

643 không có đối số sẽ tạo ra một mẫu duy nhất

Đối số ______11580D hoặc 1D

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

776

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138. Hình dạng của các mẫu được tạo ra.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

812PRNG hạt giống; .

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 trong

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 để sử dụng để tham số hóa các nhà sản xuất phân phối ["hạ lưu"] khác. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

608 [tôi. e. , vẽ một mẫu từ mỗi phân phối].

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name được thêm vào trước ops được tạo bởi chức năng này. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

798.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Đây là một giải pháp thay thế cho việc chuyển

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 và đạt được hiệu quả tương tự. Các đối số được đặt tên sẽ được sử dụng để tham số hóa các hàm tạo phân phối phụ thuộc ["hạ lưu"] khác. Nếu đối số

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 cũng được cung cấp, sẽ tăng ValueError. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

02a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

3 trường hợp cho mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

818a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với kích thước được thêm vào trước

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

158 cho mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Độ lệch chuẩn

Độ lệch chuẩn được định nghĩa là,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663 là biến ngẫu nhiên liên quan đến phân phối này,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

686 biểu thị kỳ vọng và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Args____3624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được thêm vào trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

11Floating-point

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với hình dạng giống hệt với

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

20, i. e. , hình dạng giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Chức năng sinh tồn

Cho biến ngẫu nhiên

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663, hàm tồn tại được xác định

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

68Args____3665____3666 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

667

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được đặt trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Mật độ xác suất nhật ký/hàm khối lượng không chuẩn hóa

Các phương pháp đo lường của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 [

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Tên phân phối thành phần của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 được giải quyết thông qua

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

889, được triển khai bởi mỗi phân lớp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 [xem tài liệu của phân lớp để biết chi tiết]. Nói chung, đối với các thành phần có tên được cung cấp--- rõ ràng là đối số

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624 cho phân phối hoặc dưới dạng khóa trong JointDistribution có giá trị chính tả hoặc ngầm định, e. g. , theo tên đối số của hàm tạo phân phối

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

5---tên được cung cấp sẽ được sử dụng. Nếu không, thành phần sẽ nhận được một tên giả;

Ghi chú. không phải tất cả các lớp con của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

2 đều hỗ trợ tất cả các kiểu gọi; . e. , là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

895 hoặc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

896 chứ không phải là một

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

898]. Ví dụ: ____971

Lưu ý rằng trong lần gọi đầu tiên,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

600---tạo ra một loạt các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

34 có hình dạng vectơ---thay vào đó, chúng ta có thể viết

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

743 Lập luận quan điểm. một cấu trúc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. ________ 3671 Đối số từ khóa. một cấu trúc

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 hoặc các giá trị thành phần [xem ở trên]. Cũng có thể bao gồm

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624, chỉ định tên chuỗi Python cho ops được tạo bởi phương pháp này. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

117a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 của hình dạng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

674 với các giá trị của loại

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

675

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Mật độ xác suất nhật ký/hàm khối lượng không chuẩn hóa

Args______3665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 theo thứ tự

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 mà chúng tôi tính toán

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

62 và để tham số hóa các bản phân phối ["hạ lưu"] khác.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name được thêm vào trước ops được tạo bởi chức năng này. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

69. Trả về

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

62a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 đại diện cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

34 cho mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 được đánh giá tại mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 tương ứng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Hàm mật độ/khối lượng xác suất không chuẩn hóa

Args

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

6 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 theo thứ tự

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 mà chúng tôi tính toán

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

76 và để tham số hóa các bản phân phối ["hạ lưu"] khác.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

624name được thêm vào trước ops được tạo bởi chức năng này. Giá trị mặc định.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

83. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

76a

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

142 của

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 đại diện cho

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

87 cho mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

616 được đánh giá tại mỗi

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

665 tương ứng

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

phương sai

Phương sai được định nghĩa là,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

trong đó

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

663 là biến ngẫu nhiên liên quan đến phân phối này,

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

686 biểu thị kỳ vọng và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

Args____3624Python

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

670 được thêm vào trước tên của các hoạt động được tạo bởi hàm này.

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

671Các đối số được đặt tên được chuyển tiếp đến triển khai lớp con. Returns

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

90Floating-point

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

138 với hình dạng giống hệt với

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

20, i. e. , hình dạng giống như

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]]
  ],
  batch_ndims=0]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Trình trang trí để tự động nhập phạm vi tên mô-đun

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

Sử dụng mô-đun trên sẽ tạo ra các

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

02 và

jd = tfd.JointDistributionSequential[[
    tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]],
    lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]],
                              reinterpreted_batch_ndims=1]
  ],
  batch_ndims=None]

03 có tên bao gồm tên mô-đun

Được sử dụng trong sổ ghi chép

ví dụ

Thảo luận

Lấy mẫu vectorized và đánh giá mô hình

Ngữ nghĩa hàng loạt và mật độ [log-]

Người giới thiệu

lập luận

Thuộc tính

Lớp học trẻ em

phương pháp

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 657

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 662

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 676

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 681

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 701

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 725

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 727

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 732

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 750

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 772

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 796

ví dụ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 806

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 826

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 834

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 842

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 867

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 117

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 612

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 626

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 640

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 641

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 642

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 656

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 646

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 887

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 720

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 734

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 749

Thí dụ

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 116

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 165

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 11

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 22

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 34

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 62

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 76

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0] 90

jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None] 01

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
657

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
662

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
676

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
681

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
701

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
725

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
727

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
732

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
750

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
772

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
796

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
806

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
826

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
834

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
842

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
867

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
117

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
612

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
626

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
640

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
641

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
642

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
656

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
646

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
887

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
720

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
734

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
749

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
116

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
165

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
11

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
22

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
34

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
62

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
76

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]] ], batch_ndims=0]`
90

`jd = tfd.JointDistributionSequential[[ tfd.Normal[0., tf.ones[[3]]], lambda x: tfd.Independent[tfd.Normal[x[..., tf.newaxis], tf.ones[[3, 2]]], reinterpreted_batch_ndims=1] ], batch_ndims=None]`
01