ChainTransform¶

class paddle.distribution. ChainTransform ( transforms ) [源代码] ¶

变换的链式组合。

ChainTransform 将一些列变换以链式组合方式作用于一个随机变量，计算变换后的结果。

参数¶

transforms (Sequence[Transform]) - 输入的变换序列。

代码示例¶

          >>> import paddle


>>> x = paddle.to_tensor([0., 1., 2., 3.])

>>> chain = paddle.distribution.ChainTransform((
...     paddle.distribution.AffineTransform(
...         paddle.to_tensor(0.), paddle.to_tensor(1.)),
...     paddle.distribution.ExpTransform()
>>> ))
>>> print(chain.forward(x))
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
        [1.         , 2.71828175 , 7.38905621 , 20.08553696])
>>> print(chain.inverse(chain.forward(x)))
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
        [0., 1., 2., 3.])
>>> print(chain.forward_log_det_jacobian(x))
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
        [0., 1., 2., 3.])
>>> print(chain.inverse_log_det_jacobian(chain.forward(x)))
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
        [ 0., -1., -2., -3.])

         

方法¶

forward(x)¶

计算正变换 \(y=f(x)\) 的结果。

参数

x (Tensor) - 正变换输入参数，通常为 Distribution 的随机采样结果。

返回

y (Tensor) - 正变换的计算结果。

inverse(y)¶

计算逆变换 \(x = f^{-1}(y)\)

参数

y (Tensor) - 逆变换的输入参数。

返回

x (Tensor) - 逆变换的计算结果。

forward_log_det_jacobian(x)¶

计算正变换雅可比行列式绝对值的对数。

如果变换不是一一映射，则雅可比矩阵不存在，返回 NotImplementedError 。

参数

x (Tensor) - 输入参数。

返回

Tensor - 正变换雅可比行列式绝对值的对数。

inverse_log_det_jacobian(y)¶

计算逆变换雅可比行列式绝对值的对数。

与 forward_log_det_jacobian 互为负数。

参数

y (Tensor) - 输入参数。

返回

Tensor - 逆变换雅可比行列式绝对值的对数。

forward_shape(shape)¶

推断正变换输出形状。

参数

shape (Sequence[int]) - 正变换输入的形状。

返回

Sequence[int] - 正变换输出的形状。

inverse_shape(shape)¶

推断逆变换输出形状。

参数

shape (Sequence[int]) - 逆变换输入的形状。

返回

Sequence[int] - 逆变换输出的形状。