Python 带张量流的高斯似然

这是一个TensorFlow代码，用于从中计算最大对数似然

在

高斯似然函数的最后一行中，为什么它的总和刚好超过轴=1？我认为最大似然法的结果是在所有样本上计算的概率（为了简单起见，这里的批次大小=5），应该是一个数字。但我得到的最大似然是一个（5，）维的数组，如下所示：

[-3.0391085 -3.0107908 -2.966611  -2.9552155 -3.027913 ]

此外，这些数字不在概率值应该在的范围[0,1]内。这是提供此代码的OpenAI tean的错误吗？
对数可能性不是probability@Matias，你说得对。但为什么结果是向量呢？这不应该只是一个数字，它来自于对批次中所有样本的总和吗？
[-3.0391085 -3.0107908 -2.966611  -2.9552155 -3.027913 ]