Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow Probability là một thư viện để lập luận xác suất và phân tích thống kê.

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!)
Chạy trong Máy tính xách tay
TensorFlow Probability (TFP) là một thư viện Python được xây dựng trên TensorFlow giúp dễ dàng kết hợp các mô hình xác suất và học sâu trên phần cứng hiện đại (TPU, GPU). Nó dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà thống kê, nhà nghiên cứu ML và những người thực hành muốn mã hóa kiến ​​thức miền để hiểu dữ liệu và đưa ra dự đoán. TFP bao gồm:
  • Nhiều lựa chọn phân phối xác suất và bijector.
  • Các công cụ để xây dựng các mô hình xác suất sâu, bao gồm các lớp xác suất và phần trừu tượng hóa `JointDistribution`.
  • Suy luận đa dạng và chuỗi Markov Monte Carlo.
  • Các trình tối ưu hóa như Nelder-Mead, BFGS và SGLD.
Vì TFP kế thừa các lợi ích của TensorFlow, bạn có thể xây dựng, điều chỉnh và triển khai mô hình bằng một ngôn ngữ duy nhất trong suốt vòng đời của quá trình khám phá và sản xuất mô hình. TFP là mã nguồn mở và có sẵn trên GitHub . Để bắt đầu, hãy xem Hướng dẫn xác suất TensorFlow .