ReduceLogSumExp

ReduceLogSumExp - 18

版本

  • 名称: ReduceLogSumExp (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 18

  • function: True

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本18起可用。

摘要

计算输入张量元素沿指定轴的指数对数之和。如果keepdims等于1，结果张量的秩与输入相同。如果keepdims等于0，则结果张量的维度会减少。秩为零的输入张量是有效的。对空值集的减少会产生负无穷大（如果数据类型支持）或未定义。

上述行为与numpy类似，不同之处在于numpy默认将keepdims设置为False而不是True。

函数体

此运算符的函数定义。

<
  domain: "",
  opset_import: ["" : 18]
>
ReduceLogSumExp <noop_with_empty_axes,keepdims>(data, axes) => (reduced)
{
   data_double = Cast <to: int = 11> (data)
   data_exp = Exp (data_double)
   reduced_sum = ReduceSum <keepdims: int = @keepdims> (data_exp, axes)
   reduced_double = Log (reduced_sum)
   reduced = CastLike (reduced_double, data)
}

属性

  • keepdims - INT (默认为 '1'):

    是否保留降维后的维度，默认值为1表示保留降维后的维度。

  • noop_with_empty_axes - INT (默认值为 '0'):

    定义如果'axes'为空时的行为。默认行为为'false'，即减少所有轴。当axes为空且此属性设置为true时，输入张量将不会被减少，输出张量将等同于输入张量。

输入

在1和2个输入之间。

  • data (异构) - T:

    一个输入张量。

  • axes（可选，异构） - tensor(int64):

    可选的整数输入列表，指定要减少的维度。默认情况下，如果'noop_with_empty_axes'为false，则减少输入张量的所有维度；如果'noop_with_empty_axes'为true，则充当Identity操作。接受的范围是[-r, r-1]，其中r = rank(data)。

输出

  • reduced (异构) - T:

    减少的输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ):

    将输入和输出类型限制为数值张量。

ReduceLogSumExp - 13

版本

  • 名称: ReduceLogSumExp (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 13

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本13起可用。

摘要

计算输入张量元素沿指定轴的指数对数之和。如果keepdims等于1，结果张量的秩与输入相同。如果keepdims等于0，则结果张量的维度会减少。秩为零的输入张量是有效的。对空值集的归约会得到负无穷（如果数据类型支持）或未定义。

上述行为与numpy类似，不同之处在于numpy默认将keepdims设置为False而不是True。

属性

  • axes - INTS :

    一个整数列表，沿着这些维度进行缩减。默认是缩减输入张量的所有维度。可接受的范围是[-r, r-1]，其中r = rank(data)。

  • keepdims - INT (默认为 '1'):

    是否保留降维后的维度，默认值为1表示保留降维后的维度。

输入

  • data (异构) - T:

    一个输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T:

    减少的输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ):

    将输入和输出类型限制为数值张量。

ReduceLogSumExp - 11

版本

  • 名称: ReduceLogSumExp (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 11

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本11起可用。

总结

计算输入张量元素沿指定轴的对数和指数。如果keepdims等于1，结果张量的秩与输入相同。如果keepdims等于0，则结果张量的维度会减少。

上述行为与numpy类似，不同之处在于numpy默认将keepdims设置为False而不是True。

属性

  • axes - INTS :

    一个整数列表，沿着这些维度进行缩减。默认是缩减输入张量的所有维度。可接受的范围是[-r, r-1]，其中r = rank(data)。

  • keepdims - INT (默认为 '1'):

    是否保留降维后的维度，默认值为1表示保留降维后的维度。

输入

  • data (异构) - T:

    一个输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T:

    减少的输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ):

    将输入和输出类型限制为高精度数值张量。

ReduceLogSumExp - 1

版本

  • 名称: ReduceLogSumExp (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 1

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本1起可用。

摘要

计算输入张量元素沿指定轴的对数和指数。如果keepdims等于1，结果张量的秩与输入相同。如果keepdims等于0，则结果张量的维度会减少。秩为零的输入张量是有效的。对空值集的减少会产生负无穷（如果数据类型支持）或未定义。

上述行为与numpy类似，不同之处在于numpy默认将keepdims设置为False而不是True。

属性

  • axes - INTS :

    一个整数列表，沿着这些维度进行缩减。默认是缩减输入张量的所有维度。

  • keepdims - INT (默认为 '1'):

    是否保留降维后的维度，默认值为1表示保留降维后的维度。

输入

  • data (异构) - T:

    一个输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T:

    减少的输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ):

    将输入和输出类型限制为高精度数值张量。