torch.logaddexp

torch.logaddexp(input, other, *, out=None) → 张量

输入的指数和的对数。

计算逐点 $\log\left(e^x + e^y\right)$。此函数在统计学中非常有用，其中计算的事件概率可能非常小，以至于超出正常浮点数的范围。在这种情况下，计算概率的对数被存储。此函数允许以这种方式存储的概率相加。

此操作应与 torch.logsumexp() 区分开来，后者对单个张量执行归约操作。

Parameters

• 输入 (张量) – 输入张量。

• 其他 (Tensor) – 第二个输入张量

Keyword Arguments

输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

>>> torch.logaddexp(torch.tensor([-1.0]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([-0.3069, -0.6867, -0.8731])
>>> torch.logaddexp(torch.tensor([-100.0, -200, -300]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([-1., -2., -3.])
>>> torch.logaddexp(torch.tensor([1.0, 2000, 30000]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([1.1269e+00, 2.0000e+03, 3.0000e+04])