Tensorflow / Keras：将普通CDF应用于标量

问题描述

作为我使用keras（tensorflow后端）构建的模型的一个步骤，我想将标量通过标准正态分布的CDF。但是，当我测试以下几行代码时：

import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions

# Define a single scalar normal distribution.
dist = tfd.normal(loc=0.,scale=3.)

# Evaluate the cdf at 1,returning a scalar.
print(dist.cdf(1.))

我得到的是看起来像一个空张量的东西：

Tensor("normal_5/cdf/ndtr/mul_1:0",shape=(),dtype=float32)

有人知道我在做什么错吗？我正使用官方Pandas Dataframe文档的示例。

解决方法

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