torch.logaddexp

torch.logaddexp(input, other, *, out=None) → Tensor

Логарифм суммы экспонент входных данных.

Вычисляет точечно $\log\left(e^x + e^y\right)$. Эта функция полезна в статистике, когда вычисляемые вероятности событий могут быть настолько малы, что выходят за пределы диапазона обычных чисел с плавающей точкой. В таких случаях запоминается логарифм вычисленной вероятности. Эта функция позволяет суммировать вероятности, сохраненные таким образом.

Данный оператор следует отличать от torch.logsumexp(), который выполняет сокращение по одному тензору.

Параметры

• input (Tensor) – входной тензор.
• other (Tensor) – второй входной тензор

Ключевые аргументы

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> torch.logaddexp(torch.tensor([-1.0]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([-0.3069, -0.6867, -0.8731])
>>> torch.logaddexp(torch.tensor([-100.0, -200, -300]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([-1., -2., -3.])
>>> torch.logaddexp(torch.tensor([1.0, 2000, 30000]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([1.1269e+00, 2.0000e+03, 3.0000e+04])