tf.contrib.distributions.bijectors.Inline

Биджектор, созданный на основе пользовательских вызываемых функций.

Наследуется от: Bijector

tf.contrib.distributions.bijectors.Inline(
    forward_fn=None, inverse_fn=None, inverse_log_det_jacobian_fn=None,
    forward_log_det_jacobian_fn=None, forward_event_shape_fn=None,
    forward_event_shape_tensor_fn=None, inverse_event_shape_fn=None,
    inverse_event_shape_tensor_fn=None, is_constant_jacobian=False,
    validate_args=False, forward_min_event_ndims=None, inverse_min_event_ndims=None,
    name='inline'
)

Пример использования:

exp = Inline(
  forward_fn=tf.exp,
  inverse_fn=tf.math.log,
  inverse_log_det_jacobian_fn=(
    lambda y: -tf.reduce_sum(tf.math.log(y), axis=-1)),
  name="exp")

Приведённый выше пример эквивалентен Bijector Exp().

Аргументы
`forward_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая прямое преобразование.
`inverse_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая обратное преобразование.
`inverse_log_det_jacobian_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая логарифм определителя якобиана обратного преобразования.
`forward_log_det_jacobian_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая логарифм определителя якобиана прямого преобразования.
`forward_event_shape_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая изменение формы статического события, отличное от тождественного. По умолчанию предполагается, что форма не изменяется.
`forward_event_shape_tensor_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая изменение формы события, отличное от тождественного. По умолчанию предполагается, что форма не изменяется.
`inverse_event_shape_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая изменение формы статического события, отличное от тождественного. По умолчанию предполагается, что форма не изменяется.
`inverse_event_shape_tensor_fn`	Python-вызываемая функция, реализующая изменение формы события, отличное от тождественного. По умолчанию предполагается, что форма не изменяется.
`is_constant_jacobian`	Python-переменная, указывающая на то, что якобиан постоянен для всех входных аргументов.
`validate_args`	Python-переменная, указывающая, следует ли проверять корректность аргументов.
`forward_min_event_ndims`	Python-переменная, указывающая минимальную размерность, на которой действует этот биджектор.
`inverse_min_event_ndims`	Python-переменная, указывающая минимальную размерность, на которой действует этот биджектор.
`name`	Python-переменная, указывающая имя, присваиваемое операциям, управляемым этим объектом.

Атрибуты
`dtype`	Тип данных `Tensor` преобразуемых этим распределением.
`forward_min_event_ndims`	Возвращает минимальное количество измерений, на которых работает bijector.forward.
`graph_parents`	Возвращает список graph_parents этого `Bijector`.
`inverse_min_event_ndims`	Возвращает минимальное количество измерений, на которых работает bijector.inverse.
`is_constant_jacobian`	Возвращает true, если матрица Якоби не является функцией от x. Примечание: Матрица Якоби либо постоянна для прямого и обратного преобразований, либо для ни одного.
`name`	Возвращает строковое имя этого `Bijector` .
`validate_args`	Возвращает True, если аргументы Tensor будут валидироваться.

Методы

`forward`

Просмотреть исходный код

forward(
    x, name='forward'
)

Возвращает результат вычисления прямого преобразования, т.е. X = g(Y).

Аргументы
`x`	`Tensor`. Входные данные для вычисления прямого преобразования.
`name`	Имя для этого оператора.

Возвращаемое значение
`Tensor`.

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

`forward_event_shape`

Просмотреть исходный код

forward_event_shape(
    input_shape
)

Форма единственного образца из одного набора как TensorShape.

То же самое, что и forward_event_shape_tensor. Может быть частично определена.

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

Возвращаемое значение
`forward_event_shape_tensor`	`TensorShape` указывающая форму события после применения `forward`. Возможно, неизвестна.

`forward_event_shape_tensor`

Просмотреть исходный код

forward_event_shape_tensor(
    input_shape, name='forward_event_shape_tensor'
)

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

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

Возвращаемое значение
`forward_event_shape_tensor`	`Tensor`, `int32` вектор, указывающий форму части события после применения `forward`.

`forward_log_det_jacobian`

Просмотреть 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" отображения.
`event_ndims`	Количество измерений в вероятностных событиях, преобразуемых. 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. имеет форму `x.shape.ndims - event_ndims` измерений.
`name`	Имя для этой операции.

Возвращаемое значение
`Tensor`, если этот биектор является инъективным. Если он не инъективен, это не реализовано.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указано, а `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если ни `_forward_log_det_jacobian` ни {`_inverse`, `_inverse_log_det_jacobian`} не реализованы, или это неинъективный биектор.

`inverse`

Просмотреть исходный код

inverse(
    y, name='inverse'
)

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

Аргументы
`y`	`Tensor`. Вход для вычисления обратного отображения.
`name`	Имя для этой операции.

Возвращаемое значение
`Tensor`, если этот биектор является инъективным. Если он 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 самое, что и inverse_event_shape_tensor. Может быть определена только частично.

Аргументы
`output_shape`	`TensorShape` , указывающий форму части события, переданную в функцию `inverse` .

Возвращаемое значение
`inverse_event_shape_tensor`	`TensorShape` , указывающий форму части события после применения `inverse`. Возможно неизвестно.

`inverse_event_shape_tensor`

Просмотреть исходный код

inverse_event_shape_tensor(
    output_shape, name='inverse_event_shape_tensor'
)

Форма одного образца из одной партии в виде int32 одномерного Tensor.

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

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 (логарифм определителя Якобиана обратного отображения)(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 оценки определителя обратного Якобиана.
`event_ndims`	Количество измерений в вероятностных событиях, преобразуемых. 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` измерений.
`name`	Имя для этой операции.

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

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

© 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/Inline