mindspore/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_logsumex...

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2022-06-02 01:58:10 +08:00
mindspore.ops.logsumexp
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2022-06-06 14:46:51 +08:00
.. py:function:: mindspore.ops.logsumexp(x, axis, keep_dims=False)
2022-06-02 01:58:10 +08:00
求Tensor的对数指数和。
2022-06-02 01:58:10 +08:00
.. math::
logsumexp(x) = \log(\sum e^{x-x_{max}}) + x_{max}
2022-06-02 01:58:10 +08:00
.. note::
Ascend上输入Tensor的维度要小于等于8CPU上输入Tensor的维度要小于8。
2022-07-25 17:18:38 +08:00
参数:
- **x** (Tensor) - 任意维度的输入Tensor。数据类型为float16或float32。
- **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 需要reduce的维度输入为 `()` 时reduce所有维度。
- **keep_dims** (bool) - 是否保留reduce的维度。若设为True则计算后指定的axis的长度为1否则不保留该维度。默认值False。
2022-06-02 01:58:10 +08:00
2022-07-25 17:18:38 +08:00
返回:
Tensor具有与 `x` 相同的数据类型。
2022-06-02 01:58:10 +08:00
2022-12-29 10:52:15 +08:00
- 若axis为(),且 `keep_dims` 设为False则输出为零维Tensor。
2022-07-25 17:18:38 +08:00
- 若axis为int类型假设为2`keep_dims` 设为False则输出的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)`
- 若axis为tuple(int),假设为(2, 3),且 `keep_dims` 为False则输出shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)`