ReduceLogSum¶
ReduceLogSum - 18¶
版本¶
域:
main
起始版本:
18
函数:
True
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
该版本的算子已可用 自版本 18 起。
概述¶
计算输入张量元素沿指定轴的对数和。如果 keepdims
等于 1,则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims
等于 0,则结果张量会删除被归约的维度。秩为零的输入张量是有效的。对空值集进行归约会产生负无穷大(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 将 keepdims
默认为 False
而非 True
。
函数体¶
此算子的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
ReduceLogSum <noop_with_empty_axes,keepdims>(data, axes) => (reduced)
{
reduced_sum = ReduceSum <keepdims: int = @keepdims> (data, axes)
reduced = Log (reduced_sum)
}
属性¶
keepdims - INT (默认值是
'1'
)是否保留被归约的维度,默认值 1 表示保留被归约的维度。
noop_with_empty_axes - INT (默认值是
'0'
)定义当 'axes' 为空时的行为。默认行为('false')是归约所有轴。当 axes 为空且此属性设为 true 时,输入张量将不会被归约,输出张量将与输入张量等效。
输入¶
1 到 2 个输入。
data (异构) - T
输入张量。
axes (可选, 异构) - tensor(int64)
可选的整数列表输入,指定沿哪些轴进行归约。如果 ‘noop_with_empty_axes’ 为 false,默认行为是归约输入张量的所有维度;否则,当 ‘noop_with_empty_axes’ 为 true 时,其行为等同于 Identity 算子。接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。
输出¶
reduced (异构) - T
归约后的输出张量。
类型约束¶
T 在 (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
) 中将输入和输出类型限制为数值张量。
ReduceLogSum - 13¶
版本¶
域:
main
起始版本:
13
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
该版本的算子已可用 自版本 13 起。
概述¶
计算输入张量元素沿指定轴的对数和。如果 keepdims
等于 1,则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims
等于 0,则结果张量会删除被归约的维度。秩为零的输入张量是有效的。对空值集进行归约会产生负无穷大(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 将 keepdims
默认为 False
而非 True
。
属性¶
axes - INTS :
整数列表,指定沿哪些轴进行归约。默认行为是归约输入张量的所有维度。接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。
keepdims - INT (默认值是
'1'
)是否保留被归约的维度,默认值 1 表示保留被归约的维度。
输入¶
data (异构) - T
输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
归约后的输出张量。
类型约束¶
T 在 (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
) 中将输入和输出类型限制为数值张量。
ReduceLogSum - 11¶
版本¶
域:
main
起始版本:
11
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
该版本的算子已可用 自版本 11 起。
概述¶
计算输入张量元素沿指定轴的对数和。如果 keepdims 等于 1,则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0,则结果张量会删除被归约的维度。
上述行为与 numpy 类似,不同之处在于 numpy 将 keepdims 默认为 False 而非 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表,指定沿哪些轴进行归约。默认行为是归约输入张量的所有维度。接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。
keepdims - INT (默认值是
'1'
)是否保留被归约的维度,默认值 1 表示保留被归约的维度。
输入¶
data (异构) - T
输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
归约后的输出张量。
类型约束¶
T 在 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
) 中将输入和输出类型限制为高精度数值张量。
ReduceLogSum - 1¶
版本¶
域:
main
起始版本:
1
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
该版本的算子已可用 自版本 1 起。
概述¶
计算输入张量元素沿指定轴的对数和。如果 keepdims 等于 1,则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0,则结果张量会删除被归约的维度。秩为零的输入张量是有效的。对空值集进行归约会产生负无穷大(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 将 keepdims 默认为 False 而非 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表,指定沿哪些轴进行归约。默认行为是归约输入张量的所有维度。
keepdims - INT (默认值是
'1'
)是否保留被归约的维度,默认值 1 表示保留被归约的维度。
输入¶
data (异构) - T
输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
归约后的输出张量。
类型约束¶
T 在 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
) 中将输入和输出类型限制为高精度数值张量。