Python 如何将两个高斯分布相乘？

我试图将两个高斯分布相乘，以获得GMM数据的后验分布。为了做到这一点，我尝试使用

tf.contrib.distributions.multivarianentormaldiag

中的

.prob（）

函数，但每次都会出现相同的错误，即使我使用

float64

提供参数

我使用的是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() 

类型错误：输入的数据类型为

，但应为

---

我不知道我是用错误的方式做的，还是什么？有人能帮我吗？

在这个例子中，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。您希望执行以下操作（不是可执行代码，而是演示您需要向float64发送信号）：

---

您能提供给我们吗？在调用

eval

时，您似乎没有向占位符中输入任何内容。你能给我们看更多你的代码吗？

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()