tf.contrib.distributions.bijectors.Identity

Вычислить Y = g(X) = X.

Наследуется от: Bijector

tf.contrib.distributions.bijectors.Identity(
    validate_args=False, name='identity'
)

Пример использования:

# Create the Y=g(X)=X transform which is intended for Tensors with 1 batch
# ndim and 1 event ndim (i.e., vector of vectors).
identity = Identity()
x = [[1., 2],
     [3, 4]]
x == identity.forward(x) == identity.inverse(x)

Атрибуты
`dtype`	Тип данных `Tensor` преобразуемых с помощью этого распределения.
`forward_min_event_ndims`	Возвращает минимальное количество измерений, на которых bijector.forward работает.
`graph_parents`	Возвращает список graph_parents этого `Bijector`.
`inverse_min_event_ndims`	Возвращает минимальное количество измерений, на которых bijector.inverse работает.
`is_constant_jacobian`	Возвращает true, если матрица Якоби не является функцией от x. Примечание: Матрица Якоби либо постоянна для прямой, либо обратной функции, либо ни для той, ни для другой.
`name`	Возвращает строковое имя этого `Bijector`.
`validate_args`	Возвращает True, если аргументы Tensor будут валидироваться.

Методы

`forward`

Посмотреть исходный код

forward(
    x, name='forward'
)

Возвращает вычисление прямого Bijector, т.е., X = g(Y).

Аргументы
`x`	`Tensor`. Вход для вычисления "прямого" преобразования.
`name`	Имя, которое следует присвоить этому оператору.

Возвращает
`Tensor`.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указано, а `x.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если `_forward` не реализовано.

`forward_event_shape`

Посмотреть исходный код

forward_event_shape(
    input_shape
)

Форма одного образца из одной партии в виде TensorShape.

То же самое, что и forward_event_shape_tensor. Возможно, определена только частично.

Аргументы
`input_shape`	`TensorShape` указывающая форму события, переданную в функцию `forward` .

Возвращает
`forward_event_shape_tensor`	`TensorShape` указывающая форму события после применения `forward`. Возможно неизвестна.

`forward_event_shape_tensor`

Посмотреть исходный код

forward_event_shape_tensor(
    input_shape, name='forward_event_shape_tensor'
)

Форма одного образца из одной партии как 1D int32 Tensor.

Аргументы
`input_shape`	`Tensor`, `int32` вектор, указывающий форму события, переданную в функцию `forward` .
`name`	имя для присвоения оператору

Возвращает
`forward_event_shape_tensor`	`Tensor`, `int32` вектор, указывающий форму события после применения `forward`.

`forward_log_det_jacobian`

Посмотреть исходный код

forward_log_det_jacobian(
    x, event_ndims, name='forward_log_det_jacobian'
)

Возвращает как forward_log_det_jacobian.

Аргументы
`x`	`Tensor`. Вход для вычисления определителя якобиана "прямого" преобразования.
`event_ndims`	Количество измерений в преобразуемых вероятностных событиях. Должно быть больше или равно `self.forward_min_event_ndims`. Результат суммируется по последним измерениям, чтобы получить скалярный определитель якобиана для каждого события, т. е. он имеет размерность `x.shape.ndims - event_ndims`.
`name`	Имя для данного оператора.

Возвращаемое значение
`Tensor`, если этот биджектор инъективен. Если не инъективен, это не реализовано.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указано, а `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если не реализовано ни `_forward_log_det_jacobian`, ни {`_inverse`, `_inverse_log_det_jacobian`}, или это биджектор, не являющийся инъективным.

`inverse`

Просмотреть исходный код

inverse(
    y, name='inverse'
)

Возвращает обратное вычисление Bijector, т. е. X = g^{-1}(Y).

Аргументы
`y`	`Tensor`. Вход для обратного вычисления.
`name`	Имя для данного оператора.

Возвращаемое значение
`Tensor`, если этот биджектор инъективен. Если не инъективен, возвращает k-кортеж, содержащий уникальные `k` точки `(x1, ..., xk)`, такие что `g(xi) = y`.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указано, а `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если `_inverse` не реализовано.

`inverse_event_shape`

Просмотреть исходный код

inverse_event_shape(
    output_shape
)

Форма одного образца из одной партии как TensorShape.

То же, что и inverse_event_shape_tensor. Может быть определена частично.

Аргументы
`output_shape`	`TensorShape` указывающая форму части события, переданной в функцию `inverse`.

Возвращаемое значение
`inverse_event_shape_tensor`	`TensorShape` указывающая форму части события после применения `inverse`. Возможно, неизвестна.

`inverse_event_shape_tensor`

Просмотреть исходный код

inverse_event_shape_tensor(
    output_shape, name='inverse_event_shape_tensor'
)

Форма одного образца из одной партии как int32 одномерный Tensor.

Аргументы
`output_shape`	`Tensor`, `int32` вектор указывающий форму части события, переданной в функцию `inverse`.
`name`	имя для оператора

Возвращаемое значение
`inverse_event_shape_tensor`	`Tensor`, `int32` вектор указывающий форму части события после применения `inverse`.

`inverse_log_det_jacobian`

Просмотреть исходный код

inverse_log_det_jacobian(
    y, event_ndims, name='inverse_log_det_jacobian'
)

Возвращает (log o det o Jacobian o inverse)(y).

Математически, возвращает: log(det(dX/dY))(Y). (Напомним, что: X=g^{-1}(Y).)

Обратите внимание, что forward_log_det_jacobian является отрицанием этой функции, вычисленной в g^{-1}(y).

Аргументы
`y`	`Tensor`. Вход для вычисления определителя якобиана обратного преобразования.
`event_ndims`	Количество измерений в преобразуемых вероятностных событиях. Должно быть больше или равно `self.inverse_min_event_ndims`. Результат суммируется по последним измерениям, чтобы получить скалярный определитель якобиана для каждого события, т. е. он имеет размерность `y.shape.ndims - event_ndims`.
`name`	Имя для данного оператора.

Возвращаемое значение
`Tensor`, если этот биектор инъективен. Если не инъективен, возвращает кортеж локальных логарифмов определителей Якоби, `log(det(Dg_i^{-1}(y)))`, где `g_i` — ограничение `g` на `ith` разбиение `Di`.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указан, а `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если `_inverse_log_det_jacobian` не реализован.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/distributions/bijectors/Identity