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：float16，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]