tf.compat.v1.reduce_logsumexp

Вычисляет log(сумма(exp(элементы по измерениям тензора))). (устаревшие аргументы)

tf.compat.v1.reduce_logsumexp(
    input_tensor,
    axis=None,
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None,
    keep_dims=None
)

Уменьшает input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждого из элементов в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims равно true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis не содержит элементов, все измерения уменьшаются, и возвращается тензор с одним элементом.

Эта функция более устойчива с точки зрения числовой точности, чем log(sum(exp(input))). Она избегает переполнений, вызванных вычислением exp от больших значений, и недополнений, вызванных вычислением log от малых 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)