ReduceLogSumExp¶
ReduceLogSumExp - 18¶
版本¶
域:
main自版本:
18功能:
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¶
计算输入张量元素沿提供的轴的对数求和指数。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，则结果张量将被修剪掉缩减的维度。秩为零的输入张量是有效的。对空值集的缩减将产生负无穷大（如果数据类型支持）或未定义。
上述行为与 numpy 相似，区别在于 numpy 将 keepdims 的默认值设置为 False 而不是 True。
函数体¶
此操作符的函数定义。
<
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（默认值为
'1'）是否保留缩减的维度，默认值为 1 表示保留缩减的维度。
noop_with_empty_axes - INT（默认值为
'0'）定义如果 “axes” 为空时的行为。默认情况下，如果 “false”，则缩减所有轴。当 “axes” 为空且此属性设置为 true 时，输入张量将不会缩减，输出张量将等效于输入张量。
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，用于缩减。如果 “noop_with_empty_axes” 为 false，则默认情况下缩减输入张量的所有维度，否则，如果 “noop_with_empty_axes” 为 true，则充当身份操作。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
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约束为数值张量。
ReduceLogSumExp - 13¶
版本¶
域:
main自版本:
13功能:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的操作符自版本 13起可用。
摘要¶
计算输入张量元素沿提供的轴的对数求和指数。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，则结果张量将被修剪掉缩减的维度。秩为零的输入张量是有效的。对空值集的缩减将产生负无穷大（如果数据类型支持）或未定义。
上述行为与 numpy 相似，区别在于 numpy 将 keepdims 的默认值设置为 False 而不是 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，用于缩减。默认情况下缩减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（默认值为
'1'）是否保留缩减的维度，默认值为 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data（异构） - T
输入张量。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
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约束为数值张量。
ReduceLogSumExp - 11¶
版本¶
域:
main自版本:
11功能:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的操作符自版本 11起可用。
摘要¶
计算输入张量元素沿提供的轴的对数求和指数。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，则结果张量将被修剪掉缩减的维度。
上述行为与 numpy 相似，区别在于 numpy 将 keepdims 的默认值设置为 False 而不是 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，用于缩减。默认情况下缩减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（默认值为
'1'）是否保留缩减的维度，默认值为 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data（异构） - T
输入张量。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
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约束为高精度数值张量。
ReduceLogSumExp - 1¶
版本¶
域:
main自版本:
1功能:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的操作符自版本 1起可用。
摘要¶
计算输入张量元素沿提供的轴的对数求和指数。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，则结果张量将被修剪掉缩减的维度。秩为零的输入张量是有效的。对空值集的缩减将产生负无穷大（如果数据类型支持）或未定义。
上述行为与 numpy 相似，区别在于 numpy 将 keepdims 的默认值设置为 False 而不是 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，用于缩减。默认情况下缩减输入张量的所有维度。
keepdims - INT（默认值为
'1'）是否保留缩减的维度，默认值为 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data（异构） - T
输入张量。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
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约束为高精度数值张量。