tf.math.reduce_logsumexp

Вычисляет log(сумма(exp(элементов по измерениям тензора))).

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

Сводит input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не истинно, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой из записей в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims истинно, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если у axis нет записей, все измерения сводятся, и возвращается тензор с одним элементом.

Эта функция более устойчива к числовым ошибкам, чем log(сумма(exp(вход))). Она предотвращает переполнения, вызванные взятием exp от больших входных данных, и недополнения, вызванные взятием log от малых входных данных.

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)