AbsTransform

class paddle.distribution. AbsTransform

取绝对值变换 \(y = |x|\)

AbsTransform 不是双射变换,其逆变换处理逻辑如下:

  • \(y \in (0, +\infty )\) , AbsTransform.inverse(y) 返回元组 (-y, y)

  • \(y=0\) , AbsTransform.inverse(y) 返回 (0, 0)

  • \(y \in (-\infty, 0)\),为了避免对 Tensor 数据进行判断带来性能下降, AbsTransform.inverse(y) 仍返回 (-y, y),注意这本质上是一个错误结果,仅仅出于 性能考虑。

代码示例

COPY-FROM: paddle.distribution.AbsTransform

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。

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。