공개 최종 클래스 CumulativeLogsumexp
'축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다.
기본적으로 이 작업은 포괄적인 누적 로그 합계 표현식을 수행합니다. 이는 입력의 첫 번째 요소가 출력의 첫 번째 요소와 동일함을 의미합니다.
tf.math.cumulative_logsumexp([a, b, c]) # => [a, log(exp(a) + exp(b)), log(exp(a) + exp(b) + exp(c))]
`독점` kwarg를 `True`로 설정하면 독점적인 누적 로그 합계 표현식이 대신 수행됩니다. tf.cumulative_logsumexp([a, b, c], exclusive=True) # => [-inf, a, log(exp(a) * exp(b))]
log-sum-exp 연산의 중립 요소는 `-inf`이지만 성능상의 이유로 부동 소수점 유형으로 표현할 수 있는 최소값이 대신 사용됩니다.`reverse` kwarg를 `True`로 설정하면 누적 로그 합계 표현식이 반대 방향으로 수행됩니다.
중첩 클래스
수업 | CumulativeLogsumexp.Options | CumulativeLogsumexp 의 선택적 속성 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> CumulativeLogsumexp <T> | |
정적 CumulativeLogsumexp.Options | 배타적 (부울 배타적) |
출력 <T> | 밖으로 () |
정적 CumulativeLogsumexp.Options | reverse (부울 역방향) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static CumulativeLogsumexp <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> 축, 옵션... 옵션)
새로운 CumulativeLogsumexp 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
엑스 | '텐서'. `float16`, `float32`, `float64` 유형 중 하나여야 합니다. |
중심선 | 'int32' 유형의 'Tensor'(기본값: 0). `[-rank(x), Rank(x))' 범위에 있어야 합니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- CumulativeLogsumexp의 새 인스턴스