CumulativeLogsumexp

공개 최종 클래스 CumulativeLogsumexp

'축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다.

기본적으로 이 작업은 포괄적인 누적 log-sum-exp를 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))]
`exclusive` kwarg를 `True`로 설정하면 대신 독점적인 누적 log-sum-exp가 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 사용됩니다. 대신에.

`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>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> 축, 옵션... 옵션)
새로운 CumulativeLogsumexp 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
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

public static CumulativeLogsumexp.Options 독점 (부울 독점)

매개변수
독점적인 'True'인 경우 독점 누적 로그합수를 수행합니다.

공개 출력 <T> 출력 ()

public static CumulativeLogsumexp.Options reverse (부울 역방향)

매개변수
뒤집다 `bool`(기본값: False).