mindspore.ops.logsumexp ======================= .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_logsumexp.rst :alt: 查看源文件 .. py:function:: mindspore.ops.logsumexp(input, axis, keep_dims=False) 求Tensor的对数指数和。 .. math:: logsumexp(input) = \log(\sum(e^{input-input_{max}})) + input_{max} 参数: - **input** (Tensor) - 任意维度的输入Tensor。数据类型为float16或float32。 - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 需要归约的维度,输入为 ``()`` 时归约所有维度。 - **keep_dims** (bool) - 是否保留归约的维度。若设为 ``True`` ,则计算后指定的axis的长度为1,否则不保留该维度。默认值: ``False`` 。 返回: Tensor,具有与 `input` 相同的数据类型。 - 若axis为(),且 `keep_dims` 设为False,则输出为零维Tensor。 - 若axis为int类型,假设为2,且 `keep_dims` 设为False,则输出的shape为 :math:`(input_1, input_3, ..., input_R)` 。 - 若axis为tuple(int),假设为(2, 3),且 `keep_dims` 为False,则输出shape为 :math:`(input_1, input_4, ..., input_R)` 。