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logsumexp doc (#2393)

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.. _api_tensor_math_logsumexp:
logsumexp
---------
.. autofunction:: paddle.tensor.math.logsumexp
:noindex:
...@@ -3,52 +3,35 @@ ...@@ -3,52 +3,35 @@
logsumexp logsumexp
------------------------------- -------------------------------
.. py:function:: paddle.tensor.math.logsumexp(x, dim=None, keepdim=False, out=None, name=None) .. py:function:: paddle.tensor.math.logsumexp(x, axis=None, keepdim=False, name=None)
:alias_main: paddle.logsumexp 该OP沿着 ``axis`` 计算 ``x`` 的以e为底的指数的和的自然对数。计算公式如下:
:alias: paddle.logsumexp,paddle.tensor.logsumexp,paddle.tensor.math.logsumexp
该OP对输入Tensor的元素以e为底做指数运算,然后根据指定维度做求和之后取自然对数
.. math:: .. math::
logsumexp(x) = \log\sum exp(x) logsumexp(x) = \log\sum exp(x)
参数 参数
- **x** (Variable)- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor,支持数据类型为float32,float64 ::::::::::
- **dim** (list | int ,可选)- 求和运算的维度。如果为None,则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量,否则必须在 :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ,则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ,默认值为None - x (Tensor) - 输入的Tensor,数据类型为:float32、float64
- **keep_dim** (bool)- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true,否则结果张量的维度将比输入张量小,默认值为False。 - axis (int|list|tuple, 可选) - 指定对 ``x`` 进行计算的轴。``axis`` 可以是int、list(int)、tuple(int)。如果 ``axis`` 包含多个维度,则沿着 ``axis`` 中的所有轴进行计算。``axis`` 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内,D是 ``x`` 的维度。如果 ``axis`` 或者其中的元素值小于0,则等价于 :math:`axis + D` 。如果 ``axis`` 是None,则对 ``x`` 的全部元素计算平均值。默认值为None。
- **out** (Variable , 可选)- 显示指定的输出变量 - keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 ``keepdim`` 为True,则输出Tensor和 ``x`` 具有相同的维度(减少的维度除外,减少的维度的大小为1)。否则,输出Tensor的形状会在 ``axis`` 上进行squeeze操作。默认值为False。
- **name** (str , 可选)- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ,一般无需设置,默认值为None - name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`
返回: Tensor,数据类型和输入数据类型一致。 返回
::::::::::
``Tensor`` ,沿着 ``axis`` 进行logsumexp计算的结果,数据类型和 ``x`` 相同。
返回类型:Variable 代码示例
::::::::::
**代码示例1** .. code-block:: python
.. code-block:: python
import paddle import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np import numpy as np
with fluid.dygraph.guard(): paddle.disable_static()
np_x = np.random.uniform(0.1, 1, [10]).astype(np.float32)
x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
print(paddle.logsumexp(x).numpy())
**代码示例2**
.. code-block:: python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
with fluid.dygraph.guard(): x = np.array([[-1.5, 0., 2.], [3., 1.2, -2.4]])
np_x = np.random.uniform(0.1, 1, [2, 3, 4]).astype(np.float32) x = paddle.to_tensor(x)
x = fluid.dygraph.to_variable(np_x) out1 = paddle.logsumexp(x) # [3.4691226]
print(paddle.logsumexp(x, dim=1).numpy()) out2 = paddle.logsumexp(x, 1) # [2.15317821, 3.15684602]
print(paddle.logsumexp(x, dim=[0, 2]).numpy())
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