TensorFlow 概率推理工具集——probability

Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集，它是集建模工具、推理演算法、一些有用的模型和一般統計計算於一身的開發工具集合。利用 TensorFlow，Probability 可以將概率方法和深度網路、通過自動差分的基於梯度的推論、大數據集、通過硬體（比如 GPU）加速的模型和分散式計算結合起來。

該軟體的主要內容包括以下幾個部分：

該庫中的介面可能隨時會更改。

Github 地址：

https://github.com/tensorflow/probability

安裝：

安裝 Probability 最簡單的方法是用 pip：

pipinstall--upgrade tensorflow-probability # for Python 2.7

pip3install--upgrade tensorflow-probability # for Python 3.n

pipinstall--upgrade tensorflow-probability-gpu # for Python 2.7 and GPU

pip3install--upgrade tensorflow-probability-gpu # for Python 3.n and GPU

TensorFlow Probability 目前不包含任何指定 GPU（GPU-specific）的代碼。這些軟體包之間的主要區別在於 tensorflow-probability-gpu 取決於啟用 GPU 的 TensorFlow 版本。

開發者也可以從源代碼安裝， 這需要 Bazel（https://bazel.build/）構建系統。

git clone https://github.com/tensorflow/probability.git

cdprobability

bazel build --config=opt:pip_pkg

./bazel-bin/pip_pkg /tmp/tensorflow_probability_pkg

pip install /tmp/tensorflow_probability_pkg/*.whl

示例：

通過示例來學習是最容易的， examples / 目錄包含常見概率模型的參考實現，並演示了在 TensorFlow 中構建概率模型的慣用方法。開發者可以直接用命令行運行示例：

訓練貝葉斯深度網路對MNIST數字進行分類，請參閱示例目錄：

https://github.com/tensorflow/probability/tree/master/examples/

用法：

安裝 tensorflow_probability 後，可通過以下方式訪問函數：

importtensorflow_probabilityastfp

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