重装/放松
梯度REBAR和RELAX估算器的Python实现。
这个Python模块通过函数RELAX(...)实现RELAX梯度估计量（Grathwohl等），该函数采用与要区分标量的标量的Tensorflow张量以及代表控制变量和相同控制变量的张量。使用条件噪声变量。 然后，该函数使用Tensorflow来计算适当的梯度。 REBAR估计器（Tucker等人）是RELAX的典型实例，它对控制变量使用了宽松的采样过程。 计算二进制和分类随机变量的REBAR / RELAX估计量所需的辅助功能已经实现。 最后，该模块支持动态REBAR / RELAX：相对于估计器方差采用梯度，以便可以自动调整该方法。
有两个模块：
Relax-实现RELAX估算器，并包括一个小的演示脚本（请参见下文）
reparam-实现用于离散重新参数化的通用类，以及用于分类和二进制随机变量的特定重新参数化。
