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tf.math.reduce_logsumexp

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

計算は、(テンソルの次元にわたって和(EXP(要素)))ログ。

ノートPCで使用されます

チュートリアルで使用されます

減少input_tensorで与えられる寸法に沿ってaxis 。ない限りkeepdims真である、テンソルの階数は、各エントリに対して1だけ減少されるaxis 。場合keepdims真である、縮小寸法は、長さ1で保持されています。

場合axisエントリがない、すべての寸法が低減され、単一の要素を持つテンソルが返されます。

この機能は、より数値的に安定ログ(合計(EXP(入力)))を超えています。これは、小さな入力のログを取ることによって引き起こされる大きな入力アンダーフローのEXPを取ることによって発生するオーバーフローを避けることができます。

例えば:

 x = tf.constant([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])
tf.reduce_logsumexp(x)  # log(6)
tf.reduce_logsumexp(x, 0)  # [log(2), log(2), log(2)]
tf.reduce_logsumexp(x, 1)  # [log(3), log(3)]
tf.reduce_logsumexp(x, 1, keepdims=True)  # [[log(3)], [log(3)]]
tf.reduce_logsumexp(x, [0, 1])  # log(6)
 

input_tensor 削減するテンソル。数値型を持っている必要があります。
axis 寸法が低減します。場合None (デフォルト)、すべての次元を低減します。範囲内でなければならない[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))
keepdims trueの場合、長さが1で還元寸法を保持します。
name 操作の名前(オプション)。

減少テンソル。