CumulativeLogsumexp
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`axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。
デフォルトでは、この演算は包括的な累積対数合計計算を実行します。これは、入力の最初の要素が出力の最初の要素と同一であることを意味します。
tf.math.cumulative_logsumexp([a, b, c]) # => [a, log(exp(a) + exp(b)), log(exp(a) + exp(b) + exp(c))]
`exclusive` kwarg を `True` に設定すると、代わりに排他的な累積 log-sum-exp が実行されます。
tf.cumulative_logsumexp([a, b, c], exclusive=True) # => [-inf, a, log(exp(a) * exp(b))]
log-sum-exp 演算の中立要素は `-inf` ですが、パフォーマンス上の理由から、代わりに浮動小数点型で表現できる最小値が使用されることに注意してください。
「reverse」kwargを「True」に設定すると、累積log-sum-expが逆方向に実行されます。
継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectからブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
最終クラス<?> | getClass () |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
新しい CumulativeLogsumexp 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメータ
範囲 | 現在のスコープ |
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× | 「テンソル」。次のタイプのいずれかである必要があります: `float16`、`float32`、`float64`。 |
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軸 | `int32` 型の `Tensor` (デフォルト: 0)。 `[-rank(x), Rank(x))` の範囲内にある必要があります。 |
---|
オプション | オプションの属性値を持ちます |
---|
返品
- CumulativeLogsumexp の新しいインスタンス
パラメータ
エクスクルーシブ | 「True」の場合、排他的な累積対数和計算を実行します。 |
---|
パラメータ
逆行する | `bool` (デフォルト: False)。 |
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最終更新日 2024-09-11 UTC。
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