| /external/tensorflow/tensorflow/contrib/distributions/python/kernel_tests/ |
| D | vector_student_t_test.py | 83 scale_diag = np.asarray([2.], dtype=np.float32)
84 scale_tril = np.diag(scale_diag)
89 actual_mst = _VectorStudentT(df=df, loc=loc, scale_diag=scale_diag,
108 scale_diag = np.asarray([[1., 2, 3],
112 scale_tril = np.concatenate([[np.diag(scale_diag[i])]
113 for i in range(len(scale_diag))])
120 actual_mst = _VectorStudentT(df=df, loc=loc, scale_diag=scale_diag,
137 scale_diag = np.asarray([[1., 2, 3],
141 scale_tril = np.concatenate([[np.diag(scale_diag[i])]
142 for i in range(len(scale_diag))])
[all …]
|
| D | vector_sinh_arcsinh_diag_test.py | 35 scale_diag = rng.rand(d)
41 scale_diag=scale_diag,
46 scale_diag=scale_diag,
65 scale_diag = rng.rand(d)
71 scale_diag=scale_diag,
76 scale_diag=scale_diag,
96 scale_diag = rng.rand(d)
102 scale_diag=scale_diag,
107 scale_diag=scale_diag,
141 scale_diag = rng.rand(d)
[all …]
|
| D | distribution_util_test.py | 61 scale_diag=None, argument
66 if scale_diag is not None:
67 scale_tril += _matrix_diag(np.array(scale_diag, dtype=np.float32))
74 loc, scale_diag, scale_identity_multiplier, shape_hint)
79 scale_diag=None, argument
82 if scale_diag is not None:
83 scale_diag = np.asarray(scale_diag)
85 scale_diag += scale_identity_multiplier
86 return _matrix_diag(scale_diag)
210 scale_diag=[[0., 1], [1., 1.]], validate_args=True)
[all …]
|
| D | mvn_diag_plus_low_rank_test.py | 44 scale_diag=diag,
66 scale_diag=diag,
80 scale_diag=diag,
122 scale_diag=diag_large,
152 scale_diag=diag_large,
167 scale_diag=np.array([0.5, 1.5, 1.], dtype=np.float32),
203 scale_diag=np.array([1.5, 0.5, 1.], dtype=np.float32),
|
| D | mvn_diag_test.py | 168 scale_diag=[[3., 2, 1], [4, 5, 6]])
198 scale_diag=[[3., 2, 1],
223 scale_diag=[[3., 2, 1], [4, 5, 6]])
257 scale_diag=array_ops.ones(shape=[dims], dtype=dtypes.float32))
281 scale_diag=array_ops.placeholder(dtypes.float32, shape=[None, None, 2]))
288 scale_diag=array_ops.placeholder(dtypes.float32, shape=[2, 3, None]))
298 scale_diag=np.ones([dims], dtype=np.float32))
|
| D | vector_laplace_diag_test.py | 152 scale_diag=[[3., 2, 1], [4, 5, 6]])
182 scale_diag=[[3., 2, 1],
207 scale_diag=[[3., 2, 1], [4, 5, 6]])
|
| D | vector_exponential_diag_test.py | 143 scale_diag=[[3., 2, 1], [4, 5, 6]])
173 scale_diag=[[3., 2, 1],
198 scale_diag=[[3., 2, 1], [4, 5, 6]])
|
| D | independent_test.py | 154 scale_diag=np.float32([0.1, 0.5])),
206 scale_diag=np.float32([[[0.2, 0.1, 5.], [2., 3., 4.]]]))
213 scale_diag=np.float32([[[0.1, 0.5, 3.], [1., 2., 1.]]]))
|
| D | batch_reshape_test.py | 299 mvn = mvn_lib.MultivariateNormalDiag(scale_diag=scale_ph)
438 mvn = mvn_lib.MultivariateNormalDiag(scale_diag=scale_ph)
475 mvn = mvn_lib.MultivariateNormalDiag(scale_diag=scale_ph)
505 mvn = mvn_lib.MultivariateNormalDiag(scale_diag=scale_ph)
|
| D | transformed_distribution_test.py | 269 scale_diag=array_ops.ones_like(diag),
435 distribution=ds.MultivariateNormalDiag(loc=[0.], scale_diag=[1.]),
465 scale_diag=[[1.]]),
|
| D | mixture_test.py | 141 scale_diag = 10 * random_ops.random_uniform(batch_and_event_shape)
143 scale_diag.set_shape(static_batch_and_event_shape)
145 loc=loc, scale_diag=scale_diag)
865 loc=mu, scale_diag=sigma) for (mu, sigma) in zip(mus, sigmas))
|
| /external/tensorflow/tensorflow/contrib/distributions/python/ops/ |
| D | mvn_diag.py | 149 scale_diag=None, argument
209 loc, scale_diag, scale_identity_multiplier]):
215 scale_diag=scale_diag,
241 scale_diag, argument
246 with ops.name_scope(name, values=[scale_diag]) as name:
249 scale_diag=nn.softplus(scale_diag),
|
| D | distribution_util.py | 93 scale_diag=None, argument
151 values=[loc, scale_diag, scale_identity_multiplier]):
155 scale_diag = _convert_to_tensor(scale_diag, name="scale_diag")
163 if scale_diag is not None:
164 tril_diag += scale_diag
178 scale_diag=scale_diag,
188 scale_diag=None, argument
239 values=[loc, scale_diag, scale_identity_multiplier]):
241 scale_diag = _convert_to_tensor(scale_diag, name="scale_diag")
246 if scale_diag is not None:
[all …]
|
| D | vector_laplace_diag.py | 166 scale_diag=None, argument
226 loc, scale_diag, scale_identity_multiplier]):
232 scale_diag=scale_diag,
|
| D | vector_exponential_diag.py | 131 scale_diag=None, argument
191 loc, scale_diag, scale_identity_multiplier]):
197 scale_diag=scale_diag,
|
| D | mvn_diag_plus_low_rank.py | 156 scale_diag=None, argument
233 loc, scale_diag, scale_identity_multiplier, scale_perturb_factor,
239 scale_diag=scale_diag,
|
| D | vector_sinh_arcsinh_diag.py | 109 scale_diag=None, argument
180 loc, scale_diag, scale_identity_multiplier, skewness, tailweight
200 scale_diag=scale_diag,
239 shift=loc, scale_diag=c, validate_args=validate_args)
|
| D | vector_student_t.py | 138 scale_diag=None, argument
189 graph_parents = [df, loc, scale_identity_multiplier, scale_diag,
212 scale_diag=scale_diag,
|
| /external/tensorflow/tensorflow/contrib/distributions/python/kernel_tests/bijectors/ |
| D | affine_test.py | 89 bijector = Affine(shift=mu, scale_diag=[2., 1])
100 bijector = Affine(shift=mu, scale_diag=[2., 1])
120 scale_diag = array_ops.placeholder(dtypes.float32, name="scale_diag")
128 scale_diag: scale_diag_value,
131 bijector = Affine(shift=mu, scale_diag=scale_diag)
178 scale_diag = [[2., 2]]
179 bijector = Affine(shift=mu, scale_diag=scale_diag)
191 scale_diag = array_ops.placeholder(dtypes.float32, name="scale_diag")
200 scale_diag: scale_diag_value,
203 bijector = Affine(shift=mu, scale_diag=scale_diag)
[all …]
|
| D | chain_test.py | 163 scale_diag = np.array([1., 2., 3.], dtype=np.float32)
164 chain = Chain([Exp(), Affine(scale_diag=scale_diag)])
170 np.log(6, dtype=np.float32) + np.sum(scale_diag * x),
174 -np.log(6, dtype=np.float32) - np.sum(scale_diag * x),
178 scale_diag = np.array([1., 2., 3.], dtype=np.float32)
179 chain = Chain([Affine(scale_diag=scale_diag), Exp()])
|
| D | invert_test.py | 38 bijectors.Affine(shift=[0., 1.], scale_diag=[2., 3.]),
|
| /external/tensorflow/tensorflow/contrib/distributions/python/ops/bijectors/ |
| D | affine.py | 120 scale_diag=None, argument
198 scale_diag is None and
202 shift, scale_identity_multiplier, scale_diag, scale_tril,
224 diag=scale_diag,
319 scale_diag=diag,
|
| /external/lmfit/lib/ |
| D | lmmin.c | 185 if (C->scale_diag != 0 && C->scale_diag != 1) { in lmmin()
188 C->scale_diag); in lmmin()
225 if (!C->scale_diag) in lmmin()
343 if (C->scale_diag) { in lmmin()
378 if (C->scale_diag) { in lmmin()
474 if (C->scale_diag) { in lmmin()
|
| D | lmstruct.h | 54 int scale_diag; /* If 1, the variables will be rescaled internally. member
|
| /external/tensorflow/tensorflow/contrib/bayesflow/python/kernel_tests/ |
| D | monte_carlo_test.py | 77 loc=[0.], scale_diag=[1.0, 1.0])
79 loc=[0.5], scale_diag=[3., 3.])
|