SoftmaxTransform¶

class paddle.distribution. SoftmaxTransform [源代码] ¶

Softmax变换，首先进行 \(y = exp(x)\) 变换, 然后归一化。

Softmax变换将向量变换为单纯形。

Softmax不是双射函数，所以 forward_log_det_jacobian 、 inverse_log_det_jacobian 未实现。

代码示例¶

          import paddle

x = paddle.ones((2,3))
t = paddle.distribution.SoftmaxTransform()
print(t.forward(x))
# Tensor(shape=[2, 3], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
#        [[0.33333334, 0.33333334, 0.33333334],
#         [0.33333334, 0.33333334, 0.33333334]])
print(t.inverse(t.forward(x)))
# Tensor(shape=[2, 3], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
#        [[-1.09861231, -1.09861231, -1.09861231],
#         [-1.09861231, -1.09861231, -1.09861231]])

         

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。