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mindspore.ops.logit

mindspore.ops.logit(input, eps=None)

逐元素计算Tensor的logit值。当 eps 不是 None 时， input 中的元素被截断到范围[eps, 1-eps]内。 当 eps 为 None 时，输入 input 不进行数值截断。

$$\begin{array}{r}\begin{array}{rl}{y}_i& =\ln (\frac{z_i}{1-z_i})\\ z_i& =\{\begin{array}{ll}inpu{t}_i& \text{if eps is None}\\ \text{eps}& \text{if }inpu{t}_i<\text{eps}\\ inpu{t}_i& \text{if }\text{eps}\le inpu{t}_i\le 1-\text{eps}\\ 1-\text{eps}& \text{if }inpu{t}_i>1-\text{eps}\end{array}\end{array}\end{array}$$

参数：

• input (Tensor) - Tensor输入，其数据类型为float16、float32或float64。

• eps (float, 可选) - epsilon值。当eps不为 None 时，输入的数值界限被定义[eps, 1-eps]，否则，输入的数值不进行数值截断。 默认值： None 。

返回：

Tensor，具有与 input 相同的shape。

异常：

• TypeError - eps 不是float类型。

• TypeError - input 不是Tensor类型。

• TypeError - input 的数据类型不是float16、float32或float64。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([0.1, 0.2, 0.3]).astype(np.float32))
>>> output = ops.logit(x, eps=1e-5)
>>> print(output)
[-2.1972246 -1.3862944 -0.8472978]