Tensorflow：命名变量

Question

我想知道将以下函数放在哪里以及如何命名变量 "r" 和 "p":

def fit_mme(sample_data, name=None):
    """
        Calculates the Maximum-of-Momentum Estimator of NB(r, p) for a given NxM matrix `sample_data`

        :param sample_data: `(N, M)` matrix with `M` distributions containing `N` observed values each
        :return: estimated values of `r` and `p`
        """
    with tf.name_scope(name, "MME"):
        mean = tf.reduce_mean(sample_data, axis=0, name="mean")
        variance = tf.reduce_mean(tf.square(sample_data - mean),
                                  axis=0,
                                  name="variance")
        nan = tf.fill(tf.shape(variance), math.nan, name="NaN_constant")

        r_by_mean = tf.where(tf.less(mean, variance),
                             mean / (variance - mean),
                             nan)
        r = r_by_mean * mean
        p = 1 / (r_by_mean + 1)
        return r, p

如您所见，我已经命名了"mean"、"variance"和"nan"，但是如何命名变量"r"和"p"呢？

此外，我应该将此方法打包到 "tf.contrib.distributions.NegativeBinomial" 的子 class 中，还是应该为其创建一些 utils.py 文件？

Answer 1

您可以：

r = tf.multiply(r_by_mean, mean, name = 'r')

和

p = tf.divide(1, tf.add(r_by_mean, 1), name = 'p')

或者您可以（如中所建议）：

r = r_by_mean * mean
r = tf.identity(r, name = 'r')

和

p = 1 / (r_by_mean + 1)
p = tf.identity(p, name = 'p')

Also, should i pack this method into a sub-class of "tf.contrib.distributions.NegativeBinomial" or should I create some utils.py file for it?

我不会将它放入任何 'official' 命名空间，例如 tf，而是使用您自己的文件，这样很明显这是您/您的项目而不是 Tensorflow 添加的功能（除非您需要修复/覆盖一些标准的张量流功能）。

Tensorflow：命名变量

Tensorflow: Naming variables

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