Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.compat.v1.distributions.ReparameterizationType

Экземпляры этого класса представляют, как осуществляется перепараметризация выборки.

tf.compat.v1.distributions.ReparameterizationType(
    rep_type
)

В библиотеке распределений существуют два статических экземпляра, обозначающих одну из двух возможных свойств выборок из распределения:

FULLY_REPARAMETERIZED: Выборки из распределения полностью перепараметризованы, и поддерживаются прямые градиенты.

NOT_REPARAMETERIZED: Выборки из распределения не полностью перепараметризованы, и прямые градиенты частично или полностью не поддерживаются. В этом случае, для целей, например, RL или вариационного вывода, обычно безопаснее обернуть результаты выборки в stop_gradients вызов и использовать градиенты политики / суррогатную потерю.

Методы

__eq__

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Определяет, равен ли этот ReparameterizationType другому.

Поскольку экземпляры ReparameterizationType являются константными статическими глобальными экземплярами, проверка на равенство проверяет, равны ли значения id() двух экземпляров.

Аргументы
other Объект для сравнения.
Возвращаемые значения
self is other.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/distributions/ReparameterizationType

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API