本文整理汇总了Python中edward.models.Normal.log_prob_idx方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Normal.log_prob_idx方法的具体用法？Python Normal.log_prob_idx怎么用？Python Normal.log_prob_idx使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类edward.models.Normal的用法示例。
在下文中一共展示了Normal.log_prob_idx方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: _test
# 需要导入模块: from edward.models import Normal [as 别名]
# 或者: from edward.models.Normal import log_prob_idx [as 别名]
def _test(shape, n):
rv = Normal(shape, loc=tf.zeros(shape), scale=tf.ones(shape))
rv_sample = rv.sample(n)
x = rv_sample.eval()
x_tf = tf.constant(x, dtype=tf.float32)
loc = rv.loc.eval()
scale = rv.scale.eval()
for idx in range(shape[0]):
assert np.allclose(
rv.log_prob_idx((idx, ), x_tf).eval(),
stats.norm.logpdf(x[:, idx], loc[idx], scale[idx]))示例2: _test
# 需要导入模块: from edward.models import Normal [as 别名]
# 或者: from edward.models.Normal import log_prob_idx [as 别名]
def _test(shape, n_minibatch):
normal = Normal(shape,
loc=tf.constant([0.0] * shape),
scale=tf.constant([1.0] * shape))
with sess.as_default():
m = normal.loc.eval()
s = normal.scale.eval()
z = np.random.randn(n_minibatch, shape)
for i in range(shape):
assert np.allclose(
normal.log_prob_idx((i, ), tf.constant(z, dtype=tf.float32)).eval(),
stats.norm.logpdf(z[:, i], m[i], s[i]))