gluonts.mx.distribution.transformed_distribution_output 模块#

class gluonts.mx.distribution.transformed_distribution_output.TransformedDistributionOutput(base_distr_output: gluonts.mx.distribution.distribution_output.DistributionOutput, transforms_output: List[gluonts.mx.distribution.bijection_output.BijectionOutput])[source]#

连接网络与通过一系列可学习双射变换的分布的类。

args_dim: Dict[str, int]#

distr_cls: type#
distribution(distr_args, loc: Optional[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]] = None, scale: Optional[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]] = None) → gluonts.mx.distribution.distribution.Distribution[source]#
给定构造函数参数集合以及可选的尺度张量，构建关联的分布。

参数

distr_args – 底层分布类型的构造函数参数。

  • loc – 可选张量，形状与结果分布的 batch_shape+event_shape 相同。

  • scale – 可选张量，形状与结果分布的 batch_shape+event_shape 相同。

  • domain_map(F, *args: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol])[source]#

将参数转换为正确的形状和域。

域取决于分布类型，而正确的形状通过重塑尾部轴获得，以便返回的张量定义具有正确 event_shape 的分布。

property event_shape: Tuple#

此对象构建的分布所考虑的每个独立事件的形状。

get_args_proj(prefix: Optional[str] = None) → gluonts.mx.distribution.distribution_output.ArgProj[source]#

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gluonts.mx.distribution.transformed_distribution module