torch.logsumexp

torch.logsumexp(input, dim, keepdim=False, *, out=None)

Возвращает логарифм суммы экспонент каждой строки input тензора в заданном измерении dim. Вычисление численно стабилизировано.

Для индекса суммирования $j$, заданного dim, и других индексов $i$, результат равен

$$\text{logsumexp}(x)_{i} = \log \sum_j \exp(x_{ij})$$

Если keepdim равно True, выходной тензор имеет те же размеры, что и input, за исключением измерения(измерений) dim, где размер равен 1. В противном случае dim сжимается (см. torch.squeeze()), что приводит к выходному тензору с на 1 (или len(dim)) меньше размерностью(ями).

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int или кортеж из целых чисел, необязательно) – измерение или измерения для уменьшения. Если None, все измерения уменьшаются.
• keepdim (bool) – сохраняет ли выходной тензор dim или нет.

Ключевые аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(3, 3)
>>> torch.logsumexp(a, 1)
tensor([1.4907, 1.0593, 1.5696])
>>> torch.dist(torch.logsumexp(a, 1), torch.log(torch.sum(torch.exp(a), 1)))
tensor(1.6859e-07)