gluonts.mx.representation.representation 模块#

class gluonts.mx.representation.representation.Representation[source]#

基类: mxnet.gluon.block.HybridBlock

一个表示输入/输出的抽象类。

hybrid_forward(F, data: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], observed_indicator: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], scale: Optional[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]], rep_params: List[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]], **kwargs) → Tuple[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], List[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]]

[source]#

将数据转换为所需的表示形式。

参数

  • F –

  • data – 目标数据。

  • observed_indicator – 目标观测指示器。

  • scale – 预计算的比例。

  • rep_params – 其他预计算的表示参数。

  • **kwargs – 其他特定于块的参数。

:param : 其他特定于块的参数。

返回值

包含转换后的数据、计算出的比例以及要传递给 post_transform 的额外参数的元组。

返回类型

Tuple[Tensor, Tensor, List[Tensor]]

initialize_from_array(input_array: numpy.ndarray, ctx: mxnet.context.Context = cpu(0))[source]#

根据 numpy 数组初始化表示。

参数

  • input_array – Numpy 数组。

  • ctx – MXNet 上下文。

initialize_from_dataset(input_dataset: gluonts.dataset.Dataset, ctx: mxnet.context.Context = cpu(0))[source]#

根据整个数据集初始化表示。

参数

  • input_dataset – GluonTS 数据集。

  • ctx – MXNet 上下文。

post_transform(F, samples: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], scale: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], rep_params: List[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]]) → Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol][source]#

将样本转换回原始表示形式。

参数

  • samples – 分布中的样本。

  • scale – 样本的比例。

  • rep_params – 后转换期间使用的其他表示特定参数。

返回值

后转换的样本。

返回类型

Tensor