tf.contrib.distributions.bijectors.Permute

Переставляет правую крайнюю размерность Tensor.

Наследуется от: Bijector

tf.contrib.distributions.bijectors.Permute(
    permutation, validate_args=False, name=None
)

import tensorflow_probability as tfp
tfb = tfp.bijectors

reverse = tfb.Permute(permutation=[2, 1, 0])

reverse.forward([-1., 0., 1.])
# ==> [1., 0., -1]

reverse.inverse([1., 0., -1])
# ==> [-1., 0., 1.]

reverse.forward_log_det_jacobian(any_value)
# ==> 0.

reverse.inverse_log_det_jacobian(any_value)
# ==> 0.

def init_once(x, name):
  return tf.compat.v1.get_variable(name, initializer=x, trainable=False)

Permute(permutation=init_once(
    np.random.permutation(event_size).astype("int32"),
    name="permutation"))

Аргументы
`permutation`	Вектор-подобный `int` `Tensor`, представляющий перестановку для применения к правой крайнюю размерности преобразованного `Tensor`.
`validate_args`	Python `bool` указывающий, должны ли проверяться аргументы на правильность.
`name`	Python `str`, имя, присваиваемое операциям, управляемым этим объектом.

Исключения
`TypeError`	если `not permutation.dtype.is_integer`.
`ValueError`	если `permutation` не содержит ровно по одному из каждого из `{0, 1, ..., d}`.

Атрибуты
`dtype`	тип данных `Tensor` преобразуемых этой распределением.
`forward_min_event_ndims`	Возвращает минимальное количество размерностей, над которыми действует bijector.forward.
`graph_parents`	Возвращает родительские узлы графа этого `Bijector` в виде списка Python.
`inverse_min_event_ndims`	Возвращает True, если матрица Якобиан не зависит от x. Примечание: Матрица Якобиан либо постоянна для forward и inverse, либо ни для того, ни для другого.
`name`	Возвращает строковое имя этого `Bijector`.
`permutation`
`validate_args`	Возвращает True, если тензорные аргументы будут проверены.

Методы

`forward`

Посмотреть исходный код

forward(
    x, name='forward'
)

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

Аргументы
`x`	`Tensor`. Вход для вычисления "forward".
`name`	Имя для присвоения этому оператору.

Возвращает
`Tensor`.

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

`forward_event_shape`

Посмотреть исходный код

forward_event_shape(
    input_shape
)

Форма одиночного образца из одного набора данных как TensorShape.

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

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

Возвращает
`forward_event_shape_tensor`	`TensorShape` указывающая форму части 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 одиночного образца из одного набора данных как int32 1D Tensor.

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

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

`forward_log_det_jacobian`

Посмотреть исходный код

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

Возвращает forward_log_det_jacobian.

Аргументы
`x`	`Tensor`. Вход для вычисления обратной матрицы Якобиана.
`event_ndims`	Количество измерений в вероятностных событиях, преобразуемых. Должно быть не меньше `self.forward_min_event_ndims`. Результат суммируется по последним измерениям для получения скалярного определителя Якобиана для каждого события, т.е. имеет форму `x.shape.ndims - event_ndims` измерения.
`name`	Имя для присвоения этому оператору.

Возвращает
`Tensor`, если этот bijector взаимно однозначен. Если не взаимно однозначен, это не реализовано.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указан и `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если ни `_forward_log_det_jacobian` ни {`_inverse`, `_inverse_log_det_jacobian`} не реализованы, или это bijector не взаимно однозначен.

`inverse`

Посмотреть исходный код

inverse(
    y, name='inverse'
)

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

Аргументы
`y`	`Tensor`. Вход для вычисления "обратного".
`name`	Имя для присвоения этому оператору.

Возвращает
`Tensor`, если этот bijector взаимно однозначен. Если не взаимно однозначен, возвращает k-кортеж, содержащий уникальные `k` точки `(x1, ..., xk)` такие, что `g(xi) = y`.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указан и `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если `_inverse` не реализовано.

`inverse_event_shape`

Посмотреть исходный код

inverse_event_shape(
    output_shape
)

Форма одиночного образца из одного набора данных как TensorShape.

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

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

Возвращает
`inverse_event_shape_tensor`	`TensorShape` указывающая форму части события после применения `inverse` . Возможно неизвестна.

`inverse_event_shape_tensor`

Посмотреть исходный код

inverse_event_shape_tensor(
    output_shape, name='inverse_event_shape_tensor'
)

Форма одиночного образца из одного набора данных как int32 1D Tensor.

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

Возвращаемые значения
`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 — это отрицание этой функции, вычисленной в точке g^{-1}(y).

Аргументы
`y`	`Tensor`. Вход для вычисления определителя обратной матрицы Якоби.
`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 Якоби для каждого события, т.е. он имеет размерность `y.shape.ndims - event_ndims` измерений.
`name`	Имя для данной операции.

Возвращаемые значения
`Tensor`, если этот биектор является инъективным. Если он не инъективный, 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 и `y.dtype` не является `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/Permute