meridian.model.transformers.CenteringAndScalingTransformer

टेंसर पर, केंद्र में रखने और स्केलिंग करने वाले ट्रांसफ़ॉर्मेशन लागू करता है.

यहां से इनहेरिट किया गया: TensorTransformer

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

यह क्लास किसी टेंसर को बदल देती है, ताकि हर वैरिएबल का माध्य शून्य और स्टैंडर्ड वैरिएशन एक हो. इसके अलावा, सेंटरिंग और स्केलिंग ट्रांसफ़ॉर्मेशन लागू करने से पहले, हर वैरिएबल को पॉप्युलेशन के हिसाब से स्केल किया जा सकता है. क्लास में हर वैरिएबल का मीन और स्टैंडर्ड डीविएशन सेव किया जाता है.

Args
tensor	डाइमेंशन (n_geos, n_times, n_channel) का टेंसर, जिसका इस्तेमाल माध्य और मानक विचलन का पता लगाने के लिए किया जाता है.
population	डाइमेंशन (n_geos,) के टेंसर में, हर भौगोलिक जगह की जनसंख्या शामिल होती है. इसका इस्तेमाल स्केल फ़ैक्टर की गणना करने के लिए किया जाता है.
population_scaling_id	डाइमेंशन का एक वैकल्पिक बूलियन टेंसर (n_channels,), जो उन वैरिएबल को दिखाता है जिनके लिए वैल्यू को जनसंख्या के आधार पर स्केल किया जाएगा.

तरीके

forward

सोर्स देखें

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

सेव किए गए कोएफ़िशिएंट का इस्तेमाल करके, किसी दिए गए टेंसर को स्केल करता है.

inverse

सोर्स देखें

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

सेव किए गए गुणांक का इस्तेमाल करके, किसी दिए गए टेंसर को वापस स्केल करता है.