TensorFlow Probability es una biblioteca de razonamiento probabilístico y análisis estadístico.

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!)
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TensorFlow Probability (TFP) es una biblioteca de Python compilada sobre TensorFlow que facilita la combinación de modelos probabilísticos y aprendizaje profundo en hardware moderno (TPU, GPU). Está dirigido a científicos de datos, estadísticos, investigadores del AA y profesionales que desean codificar el conocimiento de área para comprender los datos y hacer predicciones. TFP incluye lo siguiente:
  • Una amplia selección de distribuciones de probabilidad y biyectores
  • Herramientas para compilar modelos probabilísticos profundos, lo que incluye las capas probabilísticas y el lenguaje Edward2
  • Inferencia variable y el método de Monte Carlo en la cadena de Markov
  • Optimizadores como Nelder-Mead, BFGS y SGLD
Dado que TFP hereda los beneficios de TensorFlow, puedes compilar, ajustar e implementar un modelo con un solo lenguaje durante todo el ciclo de exploración y producción del modelo. TFP es de código abierto y está disponible en GitHub. Para comenzar, consulta la Guía de TensorFlow Probability.