torch.logsumexp

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

Возвращает логарифм суммы экспонент элементов каждой строки тензора input вдоль заданного измерения dim. Вычисление выполняется с численной стабилизацией.

Для индекса суммирования $j$, задаваемого dim, и других индексов $i$ результат имеет вид

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

Если keepdim равно True, выходной тензор имеет тот же размер, что и input, за исключением измерения (измерений) dim, где его размер равен 1. В противном случае dim сжимается (см. torch.squeeze()), и число измерений выходного тензора уменьшается на 1 (или на len(dim)).

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int or tuple of ints) – измерение или измерения, по которым выполняется сведение.
• keepdim (bool, optional) – следует ли сохранять dim выходного тензора. Значение по умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (Tensor, optional) – 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)