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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.nn.probability.bijector.Exp

class mindspore.nn.probability.bijector.Exp(name='Exp')

Exponential Bijector. This Bijector performs the operation:

$$Y=\exp (x).$$

Parameters

name (str) – The name of the Bijector. Default: ‘Exp’.

Inputs and Outputs of APIs:

The accessible apis of the Exp bijector are defined in the base class, including:

• forward

• inverse

• forward_log_jacobian

• backward_log_jacobian

It should be notice that the inputs to the APIs of the Exp bijector should be always a tensor. For more details of all APIs, including the inputs and outputs of the APIs of the Exp bijector, please refer to mindspore.nn.probability.bijector.Bijector, and examples below.

Supported Platforms:

Ascend GPU

Examples

>>> import mindspore
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import Tensor
>>>
>>> # To initialize an Exp bijector.
>>> exp_bijector = nn.probability.bijector.Exp()
>>> value = Tensor([1, 2, 3], dtype=mindspore.float32)
>>> ans1 = exp_bijector.forward(value)
>>> print(ans1.shape)
(3,)
>>> ans2 = exp_bijector.inverse(value)
>>> print(ans2.shape)
(3,)
>>> ans3 = exp_bijector.forward_log_jacobian(value)
>>> print(ans3.shape)
(3,)
>>> ans4 = exp_bijector.inverse_log_jacobian(value)
>>> print(ans4.shape)
(3,)

extend_repr()

Display instance object as string.