meridian.model.transformers.CenteringAndScalingTransformer

Applique des transformations de centrage et de mise à l'échelle à un Tensor.

Hérite de : TensorTransformer

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

Cette classe transforme un Tensor de sorte que chaque variable obtienne une moyenne nulle et un écart-type de 1. Vous pouvez éventuellement mettre à l'échelle chaque variable par population avant d'appliquer les transformations de centrage et de mise à l'échelle. La classe stocke la moyenne et l'écart-type de chaque variable.

Args
tensor	Tensor de dimension (n_geos, n_times, n_channel) utilisé pour calculer les moyennes et les écarts-types.
population	Tensor de dimension (n_geos,) contenant la population de chaque zone géographique, utilisé pour calculer les facteurs de scaling.
population_scaling_id	Tensor booléen facultatif de dimension (n_channels,) indiquant les variables pour lesquelles la valeur sera mise à l'échelle selon la population.

Méthodes

forward

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

Met à l'échelle un Tensor donné à l'aide des coefficients stockés.

inverse

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

Remet à l'échelle initiale un Tensor donné à l'aide des coefficients stockés.