Как использовать HiddenMarkovModel от вероятности тензорного потока? - PullRequest
Новая
       56

Как использовать HiddenMarkovModel от вероятности тензорного потока?

0 голосов
/ 10 февраля 2019

Я следую этому уроку:

https://github.com/tensorflow/probability/blob/master/tensorflow_probability/examples/jupyter_notebooks/Multiple_changepoint_detection_and_Bayesian_model_selection.ipynb

, в нем есть код, который ссылается на класс HiddenMarkovModel и использует его в tfp.код, который делает это в руководстве, находится здесь: 

import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow_probability import distributions as tfd

hmm = tfd.HiddenMarkovModel(
  initial_distribution=tfd.Categorical(
      logits=batch_initial_state_logits),
  transition_distribution=tfd.Categorical(probs=batch_transition_probs),
  observation_distribution=tfd.Poisson(trainable_rates),
  num_steps=len(observed_counts))

Однако, когда я добираюсь до этой строки, я получаю следующую ошибку: 

AttributeError: module 'tensorflow_probability.python.distributions' has no attribute 'HiddenMarkovModel'

Проверка документации для распределений в tfp здесь:

https://www.tensorflow.org/probability/api_docs/python/tfp/distributions

Я вижу, что нет класса с именем HiddenMarkovModel, поэтому мне интересно, что я делаю неправильно, чтобы не получить этот класс, который используется в учебнике?Это официальное руководство, поэтому я не могу себе представить, что оно «неправильное», и класс HiddenMarkovModel не существует.

1 Ответ

0 голосов
/ 11 февраля 2019

Текущая стабильная версия, 0.5, была выпущена некоторое время назад.Документы API соответствуют этой версии.Мы находимся в процессе подготовки 0.6 к выпуску, который имеет HMM.В то же время вы можете установить tfp-nightly, чтобы получить последние достижения.Затем вы должны обязательно удалить тот, который у вас есть (pip uninstall tensorflow-probability), и аналогичным образом установить tf-nightly вместо стабильного TensorFlow.НТН!Спасибо за использование tfp!

...