mindspore.mint.logaddexp

mindspore.mint.logaddexp(input, other)

计算输入的指数和的对数。 该函数可以很好地解决统计学中计算得到的事件概率可能小到超过了正常浮点数表达的范围的问题。

\[out_i = \log(exp(input_i) + \exp(other_i))\]

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor，其数据类型必须是float。

• other (Tensor) - 输入Tensor，其数据类型必须是float。如果 input 的shape不等于 other 的shape，它们必须被广播成相同shape(输出的形状)。

返回：

Tensor，数据类型与输入 input 和 other 相同。

异常：

• TypeError - input 或 other 不是Tensor。

• TypeError - input 或 other 的数据类型不是float。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> x1 = Tensor(np.array([1, 2, 3]).astype(np.float16))
>>> x2 = Tensor(np.array(2).astype(np.float16))
>>> output = mint.logaddexp(x1, x2)
>>> print(output)
[2.312 2.693 3.312]