# Utilidades para series de tiempo

Esta página enumera todas las funciones y clases de utilidad que se pueden utilizar para modelos basados en series temporales.

La mayoría de ellas solo son útiles si estás estudiando el código de los modelos de series temporales o si deseas añadir a la colección de clases de salida distribucional.

## Salida distribucional[[transformers.time_series_utils.NormalOutput]]

#### transformers.time_series_utils.NormalOutput[[transformers.time_series_utils.NormalOutput]]

```python
transformers.time_series_utils.NormalOutput(dim: int = 1)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/time_series_utils.py#L179)

Clase de salida de distribución normal.

#### Normal[[transformers.time_series_utils.NormalOutput.distribution_class]]

```python
Normal(*args, **kwargs)
```

Un valor simulado para una ruta con puntos (p. ej., `torch.float32`): las cadenas de acceso a atributos y las llamadas se comportan como decoradores de paso, `repr` es la ruta con puntos, y su uso como clase base sustituye una base de `type` simple (PEP 560 `__mro_entries__`), de modo que las subclases reales conservan un metaclass normal y `inspect.signature` lee su `__init__` real en lugar del de un simulacro.

#### transformers.time_series_utils.StudentTOutput[[transformers.time_series_utils.StudentTOutput]]

```python
transformers.time_series_utils.StudentTOutput(dim: int = 1)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/time_series_utils.py#L164)

Clase de salida de la distribución de Student-T.

#### StudentT[[transformers.time_series_utils.StudentTOutput.distribution_class]]

```python
StudentT(*args, **kwargs)
```

Un valor simulado para una ruta con puntos (p. ej. `torch.float32`): las cadenas de acceso a atributos y las llamadas se comportan como decoradores de paso, `repr` es la ruta con puntos, y su uso como clase base sustituye una base de `type` simple (PEP 560 `__mro_entries__`), de modo que las subclases reales conservan un metaclass normal y `inspect.signature` lee su `__init__` real en lugar del de un simulacro.

#### transformers.time_series_utils.NegativeBinomialOutput[[transformers.time_series_utils.NegativeBinomialOutput]]

```python
transformers.time_series_utils.NegativeBinomialOutput(dim: int = 1)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/time_series_utils.py#L193)

Clase de salida de la distribución binomial negativa.

#### NegativeBinomial[[transformers.time_series_utils.NegativeBinomialOutput.distribution_class]]

```python
NegativeBinomial(*args, **kwargs)
```

Un valor simulado para una ruta con puntos (p. ej., `torch.float32`): las cadenas de acceso a atributos y las llamadas se comportan como decoradores de paso, `repr` es la ruta con puntos, y su uso como clase base sustituye una base de `type` simple (PEP 560 `__mro_entries__`), de modo que las subclases reales conservan un metaclass normal y `inspect.signature` lee su `__init__` real en lugar del de un simulacro.