logsumexp

paddle.fluid.layers.logsumexp(x, dim=None, keepdim=False, out=None, name=None)[源代码]

该OP对输入Tensor的元素以e为底做指数运算,然后根据指定维度做求和之后取自然对数

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

参数

  • x (Variable)- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor,支持数据类型为float32,float64
  • dim (list | int ,可选)- 求和运算的维度。如果为None,则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量,否则必须在 \([−rank(input),rank(input)]\) 范围内。如果 \(dim [i] <0\) ,则维度将变为 \(rank+dim[i]\) ,默认值为None。
  • keep_dim (bool)- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true,否则结果张量的维度将比输入张量小,默认值为False。
  • out (Variable , 可选)- 显示指定的输出变量
  • 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,数据类型和输入数据类型一致。

返回类型

Variable

代码示例 1

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

with fluid.dygraph.guard():
  np_x = np.random.uniform(0.1, 1, [10]).astype(np.float32)
  x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
  print(fluid.layers.logsumexp(x).numpy())

代码示例 2

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

with fluid.dygraph.guard():
    np_x = np.random.uniform(0.1, 1, [2, 3, 4]).astype(np.float32)
    x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
    print(fluid.layers.logsumexp(x, dim=1).numpy())
    print(fluid.layers.logsumexp(x, dim=[0, 2]).numpy())