forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
26 lines
1.1 KiB
ReStructuredText
26 lines
1.1 KiB
ReStructuredText
mindspore.ops.logsumexp
|
||
=======================
|
||
|
||
.. py:function:: mindspore.ops.logsumexp(x, axis, keep_dims=False)
|
||
|
||
求Tensor的对数指数和。
|
||
|
||
.. math::
|
||
|
||
logsumexp(x) = \log(\sum e^{x-x_{max}}) + x_{max}
|
||
|
||
.. note::
|
||
Ascend上输入Tensor的维度要小于等于8，CPU上输入Tensor的维度要小于8。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
返回：
|
||
Tensor，具有与 `x` 相同的数据类型。
|
||
|
||
- 若axis为()，且 `keep_dims` 设为False，则输出为零维Tensor。
|
||
- 若axis为int类型，假设为2，且 `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)` 。
|