tensorflow - 如何在最新版本的 Tensorflow 中使用 MultiVariateNormal 分布

Question

我需要使用 tf.contrib.distributions.MultivariateNormal 中的 MultiVariateNormal 分布但是在最新版本的 Tensorflow 中，上述分布不可用，这导致了错误

有人可以指出哪个可用分布会采用均值和西格玛并给出多元正态分布。

Answer 1

tf.contrib.distributions.MultivariateNormalFullCovariance 定义由均值向量 (mu)和协方差矩阵参数化的多元正态分布。

一个例子，

# Let mean vector and co-variance be:
mu = [1., 2] 
cov = [[ 1,  3/5],[ 3/5,  2]]

#Multivariate Normal distribution
gaussian = tf.contrib.distributions.MultivariateNormalFullCovariance(
           loc=mu,
           covariance_matrix=cov)

# Generate a mesh grid to plot the distributions
X, Y = tf.meshgrid(tf.range(-3, 3, 0.1), tf.range(-3, 3, 0.1))
idx = tf.concat([tf.reshape(X, [-1, 1]), tf.reshape(Y,[-1,1])], axis =1)
prob = tf.reshape(gaussian.prob(idx), tf.shape(X))

with tf.Session() as sess:
   p = sess.run(prob)
   m, c = sess.run([gaussian.mean(), gaussian.covariance()])
   # m is [1., 2.]
   # c is [[1, 0.6], [0.6, 2]]