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())