# IPNDMScheduler

`IPNDMScheduler`, dördüncü dereceden İyileştirilmiş Sahte Doğrusal Çok Adımlı zamanlayıcıdır. Orijinal uygulama [crowsonkb/v-diffusion-pytorch](https://github.com/crowsonkb/v-diffusion-pytorch/blob/987f8985e38208345c1959b0ea767a625831cc9b/diffusion/sampling.py#L296) adresinde bulunabilir.

## IPNDMScheduler[[diffusers.IPNDMScheduler]]

#### diffusers.IPNDMScheduler[[diffusers.IPNDMScheduler]]

```python
diffusers.IPNDMScheduler(num_train_timesteps: int = 1000, trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ipndm.py#L24)

**Parametreler:**

num_train_timesteps (`int`, varsayılan 1000) : Modelin eğitileceği difüzyon adım sayısı.

trained_betas (`np.ndarray` veya `List[float]`, *isteğe bağlı*) : `beta_start` ve `beta_end` değerlerini atlamak için beta dizisini doğrudan yapılandırıcıya iletin.

Dördüncü dereceden İyileştirilmiş Sahte Doğrusal Çok Adımlı zamanlayıcı.

Bu model [SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin) ve [ConfigMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/configuration#diffusers.ConfigMixin) sınıflarından devralır. Kütüphanenin tüm zamanlayıcılar için yükleme ve kaydetme gibi genel yöntemleri uyguladığı üst sınıf belgelendirmesini kontrol edin.

#### index_for_timestep[[diffusers.IPNDMScheduler.index_for_timestep]]

```python
index_for_timestep(timestep: typing.Union[float, torch.Tensor], schedule_timesteps: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ipndm.py#L124)

**Parametreler:**

timestep (`float` veya `torch.Tensor`) : Zamanlamada bulunacak timestep değeri.

schedule_timesteps (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Aranacak zaman adımı zamanlaması. `None` ise `self.timesteps` kullanılır.

**Dönüş:** `int`

Zaman adımı planındaki zaman adımının indeksi. Çok eşleşme varsa, planın ortasından başlanırken (örneğin, görüntüden görüntüye) bir sigmanın atlanmaması için çok eşleşme durumunda ikinci indeksi döndürür.

Verilen zaman adımının zaman adımı zaman çizelgesindeki indeksini bulun.

#### scale_model_input[[diffusers.IPNDMScheduler.scale_model_input]]

```python
scale_model_input(sample: Tensor, *args, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ipndm.py#L228)

**Parametreler:**

sample (`torch.Tensor`) : Girdi örneği.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

Ölçeklendirilmiş bir girdi örneği.

Gürültüden arındırma modelinin girdisinin mevcut zaman adımına bağlı olarak ölçeklenmesi gereken zamanlayıcılarla değiştirilebilirliği sağlar.

#### set_begin_index[[diffusers.IPNDMScheduler.set_begin_index]]

```python
set_begin_index(begin_index: int = 0)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ipndm.py#L85)

**Parametreler:**

begin_index (`int`, varsayılan `0`) : Zamanlayıcının başlangıç indeksi.

Zamanlayıcının başlangıç indeksini ayarlar. Bu işlev, çıkarım (inference) öncesinde pipeline'dan çalıştırılmalıdır.

#### set_timesteps[[diffusers.IPNDMScheduler.set_timesteps]]

```python
set_timesteps(num_inference_steps: int, device: typing.Union[str, torch.device, NoneType] = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ipndm.py#L95)

**Parametreler:**

num_inference_steps (`int`) : Ön eğitilmiş bir modelle örnekler oluşturulurken kullanılan difüzyon adım sayısı.

device (`str` veya `torch.device`, *opsiyonel*) : Timestep'lerin taşınacağı cihaz. `None` ise timestep'ler taşınmaz.

Difüzyon zinciri için kullanılan ayrık zaman adımlarını ayarlar (çalıştırılmadan önce çıkarım yapılmalıdır).

#### adım[[diffusers.IPNDMScheduler.step]]

```python
step(model_output: Tensor, timestep: typing.Union[int, torch.Tensor], sample: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ipndm.py#L170)

**Parametreler:**

model_output (`torch.Tensor`) : Öğrenen difüzyon modelinden gelen doğrudan çıktı.

timestep (`int` veya `torch.Tensor`) : Difüzyon zincirindeki mevcut ayrık zaman adımı.

sample (`torch.Tensor`) : Difüzyon süreci tarafından oluşturulan bir örneğin mevcut bir örneği.

return_dict (`bool`) : [SchedulerOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ipndm#diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput) veya tuple döndürülecek mi?

**Dönüş:** [SchedulerOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ipndm#diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput) veya `tuple`

return_dict `True` ise [SchedulerOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ipndm#diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput) döndürülür, aksi halde bir tuple döndürülür ve bu tuple'ın ilk öğesi örnek tensörüdür.

Önceki zaman adımındaki örneği SDE'yi tersine çevirerek tahmin edin. Bu fonksiyon, örneği doğrusal çok adımlı yöntemle ilerletir. Çözümü yaklaşık olarak bulmak için ileri yönde çok sayıda geçiş yapar.

## SchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput]]

#### diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput]]

```python
diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput(prev_sample: Tensor)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_utils.py#L66)

**Parametreler:**

prev_sample (`torch.Tensor`, görüntüler için `(batch_size, num_channels, height, width)` boyutunda) : Önceki zaman adımının hesaplanan `(x_{t-1})` örneği. `prev_sample`, gürültü azaltma döngüsünde bir sonraki model girdisi olarak kullanılmalıdır.

Bir zamanlayıcının `step` işlevinin çıktısı için temel sınıf.