tf.contrib.distributions.bijectors.Reshape

Изменяет форму event_shape Tensor.

Унаследован от: Bijector

tf.contrib.distributions.bijectors.Reshape(
    event_shape_out, event_shape_in=(-1,), validate_args=False, name=None
)

Семантика в целом соответствует tf.reshape(), с некоторыми отличиями:

Пользователь должен указать форму входных и выходных данных, чтобы преобразование можно было обратить. Если форма входных данных не указана, по умолчанию предполагается векторный вход, т.е. event_shape_in = (-1,).
Биджектор Reshape автоматически выполняет трансляцию по левым измерениям своего входа (sample_shape и batch_shape); только правые event_ndims_in измерения преобразуются. Количество измерений для изменения формы выводится из предоставленной event_shape_in (event_ndims_in = len(event_shape_in)).

Пример использования:

import tensorflow_probability as tfp
tfb = tfp.bijectors

r = tfb.Reshape(event_shape_out=[1, -1])

r.forward([3., 4.])    # shape [2]
# ==> [[3., 4.]]       # shape [1, 2]

r.forward([[1., 2.], [3., 4.]])  # shape [2, 2]
# ==> [[[1., 2.]],
#      [[3., 4.]]]   # shape [2, 1, 2]

r.inverse([[3., 4.]])  # shape [1,2]
# ==> [3., 4.]         # shape [2]

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

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

Аргументы
`event_shape_out`	Вектор-подобный `int` `Tensor`, представляющий форму события преобразованного выхода.
`event_shape_in`	Необязательная вектор-подобная форма `int` `Tensor`, представляющая форму события входных данных. Это необходимо для определения обратных операций; значение по умолчанию (-1,) предполагает векторный вход.
`validate_args`	Python-значение, указывающее, следует ли проверять корректность аргументов.
`name`	Python-строка, имя, присвоенное операциям, управляемым этим объектом.

Исключения
`TypeError`	если у `event_shape_in` или `event_shape_out` есть нецелые `dtype`.
`ValueError`	если у `event_shape_in` или `event_shape_out` есть невекторная форма (`rank > 1`), или если их размеры не совпадают.

Атрибуты
`dtype`	Тип данных `Tensor` преобразуемых этим распределением.
`forward_min_event_ndims`	Возвращает минимальное число измерений, на которых работает bijector.forward.
`graph_parents`	Возвращает graph_parents этого `Bijector` в виде списка Python.
`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 прямой и обратной функций, либо для ни для какой.
`name`	Возвращает строковое имя этого `Bijector`.
`validate_args`	Возвращает True, если аргументы Tensor будут проверены.

Методы

`forward`

Просмотреть исходный код

forward(
    x, name='forward'
)

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

Аргументы
`x`	`Tensor`. Вход для вычисления "прямой" функции.
`name`	Имя для данной операции.

Возвращает
`Tensor`.

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

`forward_event_shape`

Просмотреть исходный код

forward_event_shape(
    input_shape
)

Форма одного образца из одной партии как TensorShape.

То же значение, что и forward_event_shape_tensor. Может быть определена только частично.

Аргументы
`input_shape`	`TensorShape` указатель на форму события, переданный в функцию `forward` .

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

`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 1D int32 Tensor.

Аргументы
`input_shape`	`Tensor`, вектор, указывающий форму события, переданный в функцию `forward`.
`name`	имя, которое нужно дать операции

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

`forward_log_det_jacobian`

Просмотреть 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 определителя Якоби прямой функции.
`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 Якоби для каждого события, т. е. у него есть форма `x.shape.ndims - event_ndims` измерения.
`name`	Имя для данной операции.

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

Исключения
`TypeError`	если указана `self.dtype` и `y.dtype` не `self.dtype`.
`NotImplementedError`	если не реализовано ни `_forward_log_det_jacobian`, ни {`_inverse`, `_inverse_log_det_jacobian`}, или это неинъективный биджектор.

`inverse`

Просмотреть исходный код

inverse(
    y, name='inverse'
)

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

Аргументы
`y`	`Tensor`. Вход для вычисления "обратной" функции.
`name`	Имя для данной операции.

Возвращает
`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 указана `self.dtype` и `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 значение, что и inverse_event_shape_tensor. Может быть определена только частично.

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

Возвращает
`inverse_event_shape_tensor`	`TensorShape` указывающая форму 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 группы как int32 одномерный Tensor.

Аргументы
`output_shape`	`Tensor`, `int32` вектор, указывающий форму части события, переданный в `inverse` функцию.
`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 (лог o det o Якобиан o обратное)(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 "обратного" определителя 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 форму `y.shape.ndims - event_ndims` измерений.
`name`	Имя для этой операции.

Возвращаемое значение
`Tensor`, если этот биектор является инъективным. Если не инъективен, возвращает кортеж локальных логов определителей Якобиана, `log(det(Dg_i^{-1}(y)))`, где `g_i` - ограничение `g` на `ith` раздел `Di`.

Исключения
`TypeError`	если `self.dtype` указано, и `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/Reshape