Transformers documentation

시계열 유틸리티

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시계열 유틸리티

이 페이지에서는 시계열 기반 모델에 사용할 수 있는 모든 유틸리티 함수와 클래스를 나열합니다.

이 중 대부분은 시계열 모델의 코드를 연구하거나 분포 출력 클래스 컬렉션에 추가하려는 경우에만 유용합니다.

분포적 출력

클래스 transformers.time_series_utils.NormalOutput

< >

( dim: int = 1 )

정규 분산 출력 클래스.

정상

( *args**kwargs )

점으로 구분된 경로(예: torch.float32)에 대한 mock 값: 속성 접근 체인, 호출은 pass-through 데코레이터처럼 동작하며, repr은 해당 점으로 구분된 경로입니다. 이를 베이스 클래스로 사용하면 plain-type 베이스로 대체됩니다(PEP 560 __mro_entries__). 따라서 실제 서브클래스는 일반적인 메타클래스를 유지하고, inspect.signature는 mock의 __init__가 아닌 실제 __init__를 읽습니다.

class transformers.time_series_utils.StudentTOutput

< >

( dim: int = 1 )

Student-T 분포 출력 클래스.

StudentT

( *args**kwargs )

점으로 구분된 경로(예: torch.float32)에 대한 mock 값: 속성 접근 체인, 호출은 pass-through 데코레이터처럼 동작하며, repr은 해당 점으로 구분된 경로입니다. 이를 베이스 클래스로 사용하면 plain-type 베이스로 대체됩니다(PEP 560 __mro_entries__). 따라서 실제 서브클래스는 일반적인 메타클래스를 유지하고, inspect.signature는 mock의 __init__가 아닌 실제 __init__를 읽습니다.

class transformers.time_series_utils.NegativeBinomialOutput

< >

( dim: int = 1 )

Negative Binomial 분포 출력 클래스.

NegativeBinomial

( *args**kwargs )

점으로 구분된 경로(예: torch.float32)에 대한 mock 값: 속성 접근 체인, 호출은 pass-through 데코레이터처럼 동작하며, repr은 해당 점으로 구분된 경로입니다. 이를 베이스 클래스로 사용하면 plain-type 베이스로 대체됩니다(PEP 560 __mro_entries__). 따라서 실제 서브클래스는 일반적인 메타클래스를 유지하고, inspect.signature는 mock의 __init__가 아닌 실제 __init__를 읽습니다.

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