python - 使用 Pytorch 进行规范化流训练中的 log 行列式 jacobian

Question

我正在研究如何从以下教程中训练归一化流模型，

• https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/tutorial11/NF_image_modeling.html#Normalizing-Flows-on-images
• 在反量化部分，对数行列式雅可比 (ldj)计算为0 -log(256) * (28*28*1).
  • 我无法理解这个 ldj 计算。ldj 最初是如何设置为 0 的，为什么 ldj 是以这种方式计算的？