meridian.model.transformers.CenteringAndScalingTransformer

একটি টেনসরে কেন্দ্রীভূত এবং স্কেলিং রূপান্তর প্রয়োগ করে।

থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে পাওয়া যায়: TensorTransformer

meridian.model.transformers.CenteringAndScalingTransformer(
    tensor: tf.Tensor,
    population: tf.Tensor,
    population_scaling_id: (tf.Tensor | None) = None
)

এই ক্লাসটি একটি টেনসরকে রূপান্তরিত করে তাই প্রতিটি ভেরিয়েবলের মানে শূন্য এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এক। ঐচ্ছিকভাবে, কেন্দ্রীকরণ এবং স্কেলিং রূপান্তর প্রয়োগ করার আগে প্রতিটি ভেরিয়েবলকে জনসংখ্যা দ্বারা স্কেল করা যেতে পারে। ক্লাস প্রতিটি ভেরিয়েবলের গড় এবং আদর্শ বিচ্যুতি সংরক্ষণ করে।

আর্গস
tensor	আয়তনের একটি টেনসর (n_geos, n_times, n_channel) উপায় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
population	মাত্রার একটি টেনসর (n_geos,) প্রতিটি জিওর জনসংখ্যা ধারণ করে, যা স্কেল ফ্যাক্টর গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
population_scaling_id	মাত্রার একটি ঐচ্ছিক বুলিয়ান টেনসর (n_channels,) যে ভেরিয়েবলগুলিকে নির্দেশ করে যেগুলির জন্য মানটি জনসংখ্যা দ্বারা স্কেল করা হবে৷

পদ্ধতি

forward

উৎস দেখুন

forward(
    tensor: tf.Tensor
) -> tf.Tensor

সংরক্ষিত সহগ ব্যবহার করে একটি প্রদত্ত টেনসরকে স্কেল করে।

inverse

উৎস দেখুন

inverse(
    tensor: tf.Tensor
) -> tf.Tensor

সঞ্চিত সহগ ব্যবহার করে একটি প্রদত্ত টেনসরকে স্কেল করে।