logsumexp

paddle. logsumexp ( x, axis=None, keepdim=False, name=None, *, out=None ) [源代码]

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：

\[logsumexp(x) = \log\sum exp(x)\]

备注

别名支持: 参数名 input 可替代 x， dim 可替代 axis。

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float16，float32、float64，维度不超过 4 。 别名： input

  • 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。 别名： dim

  • 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 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

  • out （Tensor，可选） - 指定输出结果的 Tensor，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)
>>> out1
Tensor(shape=[], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
3.46912265)
>>> out2 = paddle.logsumexp(x, 1)
>>> out2
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[2.15317822, 3.15684605])

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