logsumexp¶
沿着参数 axis
计算 x
的以 e 为底的指数的和的自然对数。计算公式如下:
\[logsumexp(x) = \log\sum exp(x)\]
参数¶
x (Tensor) - 输入的 Tensor,数据类型为:float32、float64,维度不超过 4 。
axis (int|list|tuple,可选) - 指定对
x
进行计算的轴。axis
可以是 int、list(int)、tuple(int)。如果axis
包含多个维度,则沿着axis
中的所有轴进行计算。axis
或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内,D 是x
的维度。如果axis
或者其中的元素值小于 0,则等价于 \(axis + D\)。如果axis
是 None,则对x
的全部元素计算 logsumexp。默认值为 None。keepdim (bool,可选) - 是否在输出 Tensor 中保留减小的维度。如果
keepdim
为 True,则输出 Tensor 和x
具有相同的维度(减少的维度除外,减少的维度的大小为 1)。否则,输出 Tensor 的形状会在axis
上进行 squeeze 操作。默认值为 False。name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
Tensor
,沿着axis
进行 logsumexp 计算的结果,数据类型和x
相同。
代码示例¶
import paddle
x = paddle.to_tensor([[-1.5, 0., 2.], [3., 1.2, -2.4]])
out1 = paddle.logsumexp(x) # [3.4691226]
out2 = paddle.logsumexp(x, 1) # [2.15317821, 3.15684602]