# LMSDiscreteScheduler

`LMSDiscreteScheduler`, ayrık beta zamanlamaları için doğrusal çok adımlı bir zamanlayıcıdır. Zamanlayıcı [Katherine Crowson](https://github.com/crowsonkb/) tarafından taşınmış ve oluşturulmuştur; orijinal uygulama [crowsonkb/k-diffusion](https://github.com/crowsonkb/k-diffusion/blob/481677d114f6ea445aa009cf5bd7a9cdee909e47/k_diffusion/sampling.py#L181) adresinde bulunabilir.

## LMSDiscreteScheduler[[diffusers.LMSDiscreteScheduler]]

#### diffusers.LMSDiscreteScheduler[[diffusers.LMSDiscreteScheduler]]

```python
diffusers.LMSDiscreteScheduler(*args, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/dummy_torch_and_scipy_objects.py#L5)

## LMSDiscreteSchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput]]

#### diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput]]

```python
diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput(prev_sample: Tensor, pred_original_sample: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_lms_discrete.py#L34)

**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.

pred_original_sample (`torch.Tensor`, görüntüler için `(batch_size, num_channels, height, width)` boyutunda) : Mevcut zaman adımındaki model çıktısına dayalı olarak tahmin edilen gürültüsü azaltılmış örnek `(x_{0})`. `pred_original_sample`, ilerlemeyi önizlemek veya yönlendirme için kullanılabilir.

Zamanlayıcının `step` işlevi çıktısı için çıktı sınıfı.