Python 3.x tf.mul和tf.sqrt中的不确定参数

我正试图借助一些git示例和教程了解Tensorflow的基础知识，但我被困在无法绘制高斯分布图的地方，这就是我所做的

x = tf.lin_space(-3.0, 3.0, 32)

sess = tf.InteractiveSession()

s = 0
mean = 0
gauss = (tf.exp(tf.negative(tf.pow(x - mean, 2) / (2 * tf.pow(s, 2)))) * (1.0 / (s * tf.sqrt(2 * 3.1415))))
plt.plot(x.eval(), gauss.eval())
plt.show()

最初我得到了TypeError，因为在tf.pow中有浮点参数，即2.0，而不是2。我甚至尝试过将类型更改，但tf.to_float，但这也没有帮助，我同意了

ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("mul:0", shape=(), dtype=int32)'

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只是猜测一下，不应该有tf.matmul而不是2*tf.pows，2？

解决了这个问题。pow的输入应为浮点数。因此，s应该是一个浮动

x = tf.lin_space(-3.0, 3.0, 32)

sess = tf.InteractiveSession()

s = 1.0 # need to be a float
mean = 0
gauss = (tf.exp(tf.negative(tf.pow(x - mean, 2) / (2 * tf.pow(s, 2)))) * (1.0 / (s * tf.sqrt(2 * 3.1415))))
plt.plot(x.eval(), gauss.eval())
plt.show()

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希望这有帮助。

谢谢，但图表没有显示任何内容，有什么帮助吗？我想s应该等于1，因为您正在计算与高斯分布相关的值。在您的代码中，s=0.0，因为高斯变量给出“nan”。这就是不显示图表的原因