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tf.math.reduce_logsumexp

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Calcula log (soma (exp (elementos em todo dimensões de um tensor))).

Usado nos cadernos

Usado nos tutoriais

Reduz input_tensor ao longo das dimensões dadas no axis . A menos que keepdims é verdadeiro, o posto do tensor é reduzida por um para cada entrada no axis . Se keepdims é verdadeiro, as dimensões reduzidas são retidas com um comprimento.

Se axis não tem entradas, todas as dimensões são reduzidas, e um tensor com um único elemento é devolvido.

Esta função é mais estável do que o log numericamente (soma (exp (entrada))). Ele evita excessos causados ​​por tomar o exp de grandes entradas e underflows causadas por tomar o log de pequenas entradas.

Por exemplo:

 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 O tensor para reduzir. Deve ter tipo numérico.
axis As dimensões para reduzir. Se None (o padrão), reduz todas as dimensões. Deve estar na faixa [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)) .
keepdims Se for verdade, retém dimensões reduzidas, com um comprimento.
name Um nome para a operação (opcional).

O tensor reduzida.