Реализуйте репараметризацию

Допишите reparameterize: по mu и logvar $= \log\sigma^2$ сэмплируйте $\varepsilon \sim \mathcal N(0, I)$ и верните $z = \mu + \sigma \odot \varepsilon$ . Всё должно работать поэлементно для тензоров формы (batch, latent_dim).

Трюк репараметризации

main.pyPython

Запуск Python появится после изолированной среды исполнения

Результаты проверки

Статическая проверка: код не исполняется. Мы разбираем присваивания и сравниваем результат с эталоном на случайных значениях.

Юнит-тесты (после запуска среды исполнения)

Форма выхода совпадает с формой muне запускались
Выборочные среднее и дисперсия близки к μ и σ²не запускались
Градиенты доходят до mu и logvarне запускались
Работает при разных размерах батчане запускались
Не создаёт тензоры на другом устройствене запускались