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TensorFlow Probability é uma biblioteca para raciocínio probabilístico e análise estatística.

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp

# Pretend to load synthetic data set.
features = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.).sample(int(100e3))
labels = tfp.distributions.Bernoulli(logits=1.618 * features).sample()

# Specify model.
model = tfp.glm.Bernoulli()

# Fit model given data.
coeffs, linear_response, is_converged, num_iter = tfp.glm.fit(
    model_matrix=features[:, tf.newaxis],
    response=tf.cast(labels, dtype=tf.float32),
    model=model)
# ==> coeffs is approximately [1.618] (We're golden!)
Executar em um Notebook
TensorFlow Probability (TFP) é uma biblioteca Python criada no TensorFlow que facilita a combinação de modelos probabilísticos e aprendizado profundo em hardware moderno (TPU, GPU). É para cientistas de dados, estatísticos, pesquisadores de ML e profissionais que desejam codificar o conhecimento do domínio para entender os dados e fazer previsões. TFP inclui:
  • Uma ampla seleção de distribuições de probabilidade e bijetores.
  • Ferramentas para construir modelos probabilísticos profundos, incluindo camadas probabilísticas e uma abstração `JointDistribution`.
  • Inferência variacional e cadeia de Markov Monte Carlo.
  • Otimizadores como Nelder-Mead, BFGS e SGLD.
Como o TFP herda os benefícios do TensorFlow, você pode criar, ajustar e implantar um modelo usando uma única linguagem durante todo o ciclo de vida da exploração e produção do modelo. O TFP é de código aberto e está disponível no GitHub . Para começar, consulte o Guia de probabilidade do TensorFlow .