python - 如何将两个高斯分布相乘？

Question

我正在尝试将两个高斯分布相乘以获得 GMM 数据的后验。为了做到这一点，我试图使用.prob()来自 的函数tf.contrib.distributions.MultivariateNormalDiag，但每次我得到同样的错误，即使我提供的参数是float64.

我正在使用 TensorFlow 1.8 版本。

x = tf.placeholder(tf.float64, [None,2], name="input")
likelihood = tf.contrib.distributions.MultivariateNormalDiag(loc = [0., 0., 0.], scale_diag= [1., 1., 1.])

y_LL = likelihood.prob(x).eval() 

TypeError：输入有 dtype<dtype: 'float32'>但预期<dtype: 'float64'>.

我很困惑我是否以错误的方式做事，还是什么？有人可以帮我吗？

Answer 1

对于此示例，您使用 x 作为 tf.float64。除非您明确指定，否则 tensorflow 将自动将列表输入转换为 tf.float32。您想做类似的事情（不是可执行代码，但证明您需要发出 float64 信号）：

import numpy as np
likelihood = tf.contrib.distributions.MultivariateNormalDiag(loc=np.float64([0., 0., 0.]), scale_diag=np.float64([1., 1., 1.]))
y_LL = likelihood.prob(x).eval()