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python - 基于TensorFlow概率中的另一个随机变量从张量中选择一个法线

问题描述

我试图根据分类分布的输出从一系列正态分布中选择一个样本，但似乎无法提出完全正确的方法。使用类似的东西：

tfp.distributions.JointDistributionSequential([
        tfp.distributions.Categorical(probs=[0, 0, 1/2, 1/2]),
        lambda c: tfp.distributions.Normal([0, 1, -10, 30], 1)[..., c]
    ])

完全返回我想要的单个案例，但是如果我想要一次多个样本，这会中断（因为 c 变成了一个 numpy 数组而不是一个整数。这可能吗？如果可以，我应该怎么做？

（我也尝试使用 OneHotCategorical 和乘法，但这根本不起作用！）

标签： pythontensorflowdata-scienceprobabilitytensorflow-probability

解决方案

还有另一个发行版：

tfd.MixtureSameFamily(
  mixture_distribution=tfd.Categorical(probs=[0, 0, .5, .5]),
  components_distribution=tfd.Normal([0, 1, -10, 30], 1))

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