Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15 tf.contrib.distributions.bijectors.Square Вычислить g(X) = X^2; X — положительное вещественное число.
Наследуется от: Bijector
tf.contrib.distributions.bijectors.Square(
validate_args=False, name='square'
)
g — биекция между неотрицательными вещественными числами (R_+) и неотрицательными вещественными числами.
Примеры bijector.Square().forward(x=[[1., 0], [2, 1]])
# Result: [[1., 0], [4, 1]], i.e., x^2
bijector.Square().inverse(y=[[1., 4], [9, 1]])
# Result: [[1., 2], [3, 1]], i.e., sqrt(y).
Аргументы validate_args Python bool указывающий, следует ли проверять аргументы на корректность.
name Python str имя, присваиваемое операциям, управляемым этим объектом.
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 graph_parents этого Bijector в виде списка Python.
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 прямого и обратного преобразования, либо ни для одного.
name Возвращает строку с именем этого Bijector.
validate_args Возвращает True, если тензорные аргументы будут проверены.
Методы forwardПросмотреть исходный код
forward(
x, name='forward'
)
Возвращает вычисление прямого Bijector преобразования, т.е., X = g(Y).
Аргументы x Tensor. Вход для вычисления "прямого" преобразования.
name Имя для данной операции.
Исключения TypeError если self.dtype указано, и x.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _forward не реализовано.
forward_event_shapeПросмотреть исходный код
forward_event_shape(
input_shape
)
Форма одного образца из одной группы как TensorShape.
То же самое, что и forward_event_shape_tensor. Может быть частично определена.
Аргументы input_shape TensorShape указывающий форму события, переданную в функцию forward .
Возвращает forward_event_shape_tensor TensorShape указывающая форму события после применения forward. Возможно неизвестна.
forward_event_shape_tensorПросмотреть исходный код
forward_event_shape_tensor(
input_shape, name='forward_event_shape_tensor'
)
Форма одного образца из одной группы как int32 1D Tensor.
Аргументы input_shape Tensor, int32 вектор указывающий форму события, переданную в функцию forward .
name имя для операции
Возвращает forward_event_shape_tensor Tensor, int32 вектор указывающий форму события после применения forward.
forward_log_det_jacobianПросмотреть 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 "прямой" матрицы Якоби.
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 матрицы Якоби для каждого события, т.е. имеет форму x.shape.ndims - event_ndims измерений.
name Имя для операции.
Возвращает Tensor, если данный биектор инъективный. Если нет, то это не реализовано.
Исключения TypeError если self.dtype указано, и y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если ни _forward_log_det_jacobian ни {_inverse, _inverse_log_det_jacobian} не реализованы, или это биектор, не являющийся инъективным.
inverseПросмотреть исходный код
inverse(
y, name='inverse'
)
Возвращает вычисление обратного Bijector преобразования, т.е., X = g^{-1}(Y).
Аргументы y Tensor. Вход для вычисления "обратного" преобразования.
name Имя для данной операции.
Возвращает Tensor, если данный биектор инъективный. Если нет, то возвращает k-кортеж, содержащий единственные k точки (x1, ..., xk) такие, что g(xi) = y.
Исключения TypeError если self.dtype указано, и y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _inverse не реализовано.
inverse_event_shapeПросмотреть исходный код
inverse_event_shape(
output_shape
)
Форма одного образца из одной группы как TensorShape.
То же самое, что и inverse_event_shape_tensor. Может быть частично определена.
Аргументы output_shape TensorShape указывающий форму события, переданную в функцию inverse .
Возвращает inverse_event_shape_tensor TensorShape указывающая форму события после применения inverse. Возможно неизвестна.
inverse_event_shape_tensorПросмотреть исходный код
inverse_event_shape_tensor(
output_shape, name='inverse_event_shape_tensor'
)
Форма одного образца из одной группы как int32 1D Tensor.
Аргументы output_shape Tensor, int32 вектор указывающий форму события, переданную в функцию inverse .
name имя для операции
Возвращает inverse_event_shape_tensor Tensor, int32 вектор указывающий форму события после применения inverse.
inverse_log_det_jacobianПросмотреть 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 обратная функция, вычисленная в g^{-1}(y).
Аргументы y Tensor. Входные данные для вычисления обратной матрицы якобиана.
event_ndims Число измерений в вероятностных событиях, преобразуемых в другие. Должно быть больше или равно self.inverse_min_event_ndims. Результат суммируется по последним измерениям, чтобы получить скалярное значение определителя якобиана для каждого события, т.е. он имеет размерность y.shape.ndims - event_ndims.
name Имя для данного op.
Возвращаемое значение Tensor, если данный биектор инъективен. Если не инъективен, возвращает кортеж локальных логарифмов определителей якобиана, log(det(Dg_i^{-1}(y))), где g_i представляет ограничение g на разбиение ith Di.
Исключения TypeError если self.dtype указано и y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _inverse_log_det_jacobian не реализовано.
