Tensorflow概率抽样需要很长时间

我正在尝试使用tfp进行采样过程。从贝塔分布中抽取样本，并将结果作为概率输入，从二项分布中抽取样本。它花了很长时间才跑完

我应该这样做还是有一个最佳的方法

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TFP分布支持我们称之为“批处理形状”的概念。在这里，通过使用

phi.shape=[100000]

给出

probs=phi

，您实际上创建了一批10万个二进制数。然后你要从这些样本中抽取10万次，这是为了创建1e10样本，这需要一段时间！相反，请尝试以下方法：

m = 100000
s = tfd.Sample(
    tfd.Beta(2,2),
    sample_shape = m
)
phi = s.sample()

### Second sample from Binominal distribution 
s2 = tfd.Binomial(total_count=10, probs=phi)

y = s2.sample()

或者，使用

tfd.BetaBinomial

bb = tfd.BetaBinomial(total_count=10, concentration1=2, concentration0=2)
bb.sample(100000)

但最重要的是，看看通过TFP的形状语义讨论的示例笔记本：

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干杯

哈哈，这很有帮助。谢谢！

bb = tfd.BetaBinomial(total_count=10, concentration1=2, concentration0=2)
bb.sample(100000)