tf.math.reduce_logsumexp

Вычисляет log(sum(exp(элементы по измерениям тензора))).

tf.math.reduce_logsumexp(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Выполняет редукцию input_tensor по измерениям, заданным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждого элемента в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims равно true, редуцированные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis не содержит элементов, редуцируются все измерения и возвращается тензор с единственным элементом.

Эта функция численно устойчивее, чем log(sum(exp(input))). Она позволяет избежать переполнения, вызванного вычислением exp для больших входных значений, и потери значимости, вызванной вычислением log для малых входных значений.

Например:

x = tf.constant([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])
tf.reduce_logsumexp(x)  # log(6)
tf.reduce_logsumexp(x, 0)  # [log(2), log(2), log(2)]
tf.reduce_logsumexp(x, 1)  # [log(3), log(3)]
tf.reduce_logsumexp(x, 1, keepdims=True)  # [[log(3)], [log(3)]]
tf.reduce_logsumexp(x, [0, 1])  # log(6)