mindspore.nn.probability.bijector.Softplus
- class mindspore.nn.probability.bijector.Softplus(sharpness=1.0, name='Softplus')[源代码]
Softplus Bijector。 此Bijector对应的映射函数为:
\[Y = \frac{\log(1 + e ^ {kX})}{k}\]其中k是锐度因子。
- 参数:
sharpness (float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 锐度因子,上述公式中的k。默认值:
1.0
。name (str) - Bijector名称。默认值:
'Softplus'
。
说明
sharpness 中元素的数据类型必须为float。
- 异常:
TypeError - sharpness中元素的数据类型不为float。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> import mindspore.nn as nn >>> import mindspore.nn.probability.bijector as msb >>> from mindspore import Tensor >>> >>> # To initialize a Softplus bijector of sharpness 2.0. >>> softplus = msb.Softplus(2.0) >>> # To use a Softplus bijector in a network. >>> value = Tensor([1, 2, 3], dtype=mindspore.float32) >>> ans1 = softplus.forward(value) >>> print(ans1.shape) (3,) >>> ans2 = softplus.inverse(value) >>> print(ans2.shape) (3,) >>> ans3 = softplus.forward_log_jacobian(value) >>> print(ans3.shape) (3,) >>> ans4 = softplus.inverse_log_jacobian(value) >>> print(ans4.shape) (3,)
- property sharpness
返回映射的锐度因子。
- 返回:
Tensor,映射的锐度因子。
- forward(value)
正映射,计算输入随机变量经过映射后的值。
- 参数:
value (Tensor) - 输入随机变量的值。
- 返回:
Tensor,输入随机变量的值。
- forward_log_jacobian(value)
计算正映射导数的对数值。
- 参数:
value (Tensor) - 输入随机变量的值。
- 返回:
Tensor,正映射导数的对数值。
- inverse(value)
正映射,计算输出随机变量对应的输入随机变量的值。
- 参数:
value (Tensor) - 输出随机变量的值。
- 返回:
Tensor,输出随机变量的值。
- inverse_log_jacobian(value)
计算逆映射导数的对数值。
- 参数:
value (Tensor) - 输出随机变量的值。
- 返回:
Tensor,逆映射导数的对数值。