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
此版本的操作符自版本 18 起可用。
摘要¶
计算输入张量沿给定轴的对数和。如果 keepdims
等于 1,则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims
等于 0,则结果张量会剪除被约简的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行约简会产生负无穷大(如果数据类型支持)或未定义(否则)。
上述行为与 numpy 相似,不同之处在于 numpy 默认将 keepdims
设置为 False
而不是 True
。
函数体¶
此操作符的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
ReduceLogSum <noop_with_empty_axes,keepdims>(data, axes) => (reduced)
{
reduced_sum = ReduceSum <keepdims: int = @keepdims, noop_with_empty_axes: int = @noop_with_empty_axes> (data, axes)
reduced = Log (reduced_sum)
}
属性¶
keepdims - INT (默认值为
'1'
)是否保留缩减的维度,默认 1 表示保留缩减的维度。
noop_with_empty_axes - INT (默认值为
'0'
)定义当未提供或为空轴时的行为。如果为 false(默认),则对所有轴进行约简。如果为 true,则不应用约简,但会执行其他操作。例如,ReduceSumSquare 行为类似于普通的 Square。
输入¶
1 到 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,沿其进行约简。默认情况下,对空轴进行约简。当轴为空(未提供或明确为空)时,行为取决于 'noop_with_empty_axes':如果 'noop_with_empty_axes' 为 false,则对所有轴进行约简;如果 'noop_with_empty_axes' 为 true,则不应用约简(但会执行其他操作)。接受范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。
输出¶
reduced (异构) - T
约简后的输出张量。
类型约束¶
T 包含 (
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字张量。
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
此版本的运算符自 版本 13 起可用。
摘要¶
计算输入张量沿给定轴的对数和。如果 keepdims
等于 1,则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims
等于 0,则结果张量会剪除被约简的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行约简会产生负无穷大(如果数据类型支持)或未定义(否则)。
上述行为与 numpy 相似,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,沿其进行约简。默认情况下,对输入张量的所有维度进行约简。接受范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。
keepdims - INT (默认值为
'1'
)是否保留缩减的维度,默认 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data (异构) - T
一个输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
约简后的输出张量。
类型约束¶
T 包含 (
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字张量。
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
此版本的运算符自 版本 11 起可用。
摘要¶
计算输入张量沿给定轴的对数和。如果 keepdims 等于 1,则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0,则结果张量会剪除被约简的维度。
上述行为与 numpy 相似,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,沿其进行约简。默认情况下,对输入张量的所有维度进行约简。接受范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。
keepdims - INT (默认值为
'1'
)是否保留缩减的维度,默认 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data (异构) - T
一个输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
约简后的输出张量。
类型约束¶
T 包含 (
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。
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
此版本的运算符自 版本 1 起可用。
摘要¶
计算输入张量沿给定轴的对数和。如果 keepdims 等于 1,则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0,则结果张量会剪除被约简的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行约简会产生负无穷大(如果数据类型支持)或未定义(否则)。
上述行为与 numpy 相似,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,沿其进行约简。默认情况下,对输入张量的所有维度进行约简。
keepdims - INT (默认值为
'1'
)是否保留缩减的维度,默认 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data (异构) - T
一个输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
约简后的输出张量。
类型约束¶
T 包含 (
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。