CumulativeLogsumexp

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস CumulativeLogsumexp

`অক্ষ` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন।

ডিফল্টরূপে, এই অপটি একটি সমন্বিত ক্রমবর্ধমান লগ-সাম-এক্সপ সঞ্চালন করে, যার অর্থ হল ইনপুটের প্রথম উপাদানটি আউটপুটের প্রথম উপাদানের অনুরূপ:

tf.math.cumulative_logsumexp([a, b, c])  # => [a, log(exp(a) + exp(b)), log(exp(a) + exp(b) + exp(c))]
 
`এক্সক্লুসিভ` কোয়ার্গকে `ট্রু`-তে সেট করার মাধ্যমে, এর পরিবর্তে একটি একচেটিয়া ক্রমবর্ধমান লগ-সাম-এক্সপ করা হয়:
tf.cumulative_logsumexp([a, b, c], exclusive=True)  # => [-inf, a, log(exp(a) * exp(b))]
 
লক্ষ্য করুন যে লগ-সাম-এক্সপ অপারেশনের নিরপেক্ষ উপাদান হল `-inf`, তবে, কর্মক্ষমতার কারণে, ফ্লোটিং পয়েন্ট টাইপ দ্বারা উপস্থাপনযোগ্য ন্যূনতম মান এর পরিবর্তে ব্যবহার করা হয়।

`বিপরীত` কোয়ার্গকে `ট্রু`-তে সেট করে, ক্রমবর্ধমান লগ-সম-এক্সপ বিপরীত দিকে সঞ্চালিত হয়।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস CumulativeLogsumexp.Options CumulativeLogsumexp এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > CumulativeLogsumexp <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> x, Operand <? প্রসারিত TNumber > অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন CumulativeLogsumexp অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options
একচেটিয়া (বুলিয়ান এক্সক্লুসিভ)
আউটপুট <T>
স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options
বিপরীত (বুলিয়ান বিপরীত)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "CumulativeLogsumexp"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> x, Operand <? প্রসারিত TNumber > অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন CumulativeLogsumexp অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
x একটি 'টেনসর'। নিম্নলিখিত ধরনের একটি হতে হবে: `float16`, `float32`, `float64`।
অক্ষ একটি `টেনসর` টাইপের `int32` (ডিফল্ট: 0)। অবশ্যই `[-র‌্যাঙ্ক(x), র‌্যাঙ্ক(x))` পরিসরে থাকতে হবে।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • CumulativeLogsumexp এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options exclusive (বুলিয়ান এক্সক্লুসিভ)

পরামিতি
একচেটিয়া যদি `সত্য` হয়, একচেটিয়া ক্রমবর্ধমান লগ-সম-এক্সপ সম্পাদন করুন।

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউট ()

পাবলিক স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options reverse (বুলিয়ান রিভার্স)

পরামিতি
বিপরীত একটি `বুল` (ডিফল্ট: মিথ্যা)।