1. 确保在Bayesian-NN模型中使用了正确的概率分布函数（如正态分布）来定义每个参数的先验分布和后验分布。
2. 使用Tensorflow probability的sample方法来从后验分布中采样参数，并在预测时对这些参数进行采样，得到不同的预测结果。
3. 使用Tensorflow probability的log_prob方法来计算模型的对数似然，将其作为损失函数进行训练。 以下是将Bayesian-NN模型与Tensorflow probability结合使用的代码示例：

import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions

# 定义模型参数的先验分布
def prior(kernel_size, bias_size, dtype=None):
    n = kernel_size + bias_size
    prior_model = tfd.JointDistributionSequential([
        tfd.Normal(loc=tf.zeros(n, dtype=dtype), scale=1.0),
        tfd.Normal(loc=tf.zeros(1, dtype=dtype), scale=1.0)
    ])
    return prior_model

# 定义模型
def model(x_train, y_train, x_test):
    n = x_train.shape[0]
    d = x_train.shape[1]
    lm = tf.keras.Sequential([
        tfp.layers.DenseVariational(units=1, input_shape=(d,), 
                                    make_prior_fn=prior, make_posterior_fn=prior),
        tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
    ])
    lm.compile(loss=negloglik, optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.05))
    # 训练模型
    lm.fit(x_train, y_train, epochs=100, verbose=False)
    # 从后验分布中采样参数
    yhat = []
    for i in range(50):
        yhat.append(lm(x_test).sample())
    return np.array(yhat)

# 定义对数似然损失函数
def negloglik(y_true, y_pred):
    # 从预测分