AbsTransform_cn.rst

AbsTransform

.. py: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：

• 当 y \in (0, +\infty ) , AbsTransform.inverse(y) 返回元组 (-y, y) 。
• 当 y=0 , AbsTransform.inverse(y) 返回 (0, 0) 。
• 当 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 :ref:`cn_api_distribution_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。