CumulativeLogsumexp

classe final pública CumulativeLogsumexp

Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`.

Por padrão, esta operação executa uma log-sum-exp cumulativa inclusiva, o que significa que o primeiro elemento da entrada é idêntico ao primeiro elemento da saída:

tf.math.cumulative_logsumexp([a, b, c])  # => [a, log(exp(a) + exp(b)), log(exp(a) + exp(b) + exp(c))]
 

Ao definir o kwarg `exclusive` como `True`, um log-sum-exp cumulativo exclusivo é executado:

tf.cumulative_logsumexp([a, b, c], exclusive=True)  # => [-inf, a, log(exp(a) * exp(b))]
 

Observe que o elemento neutro da operação log-sum-exp é `-inf`, no entanto, por razões de desempenho, o valor mínimo representável pelo tipo de ponto flutuante é usado.

Ao definir o kwarg `reverse` como `True`, o log-sum-exp cumulativo é executado na direção oposta.

Classes aninhadas

aula

CumulativeLogsumexp.Options

Atributos opcionais para CumulativeLogsumexp

Constantes

Corda

OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <T estende TNumber > CumulativeLogsumexp <T>	create ( Escopo do escopo, Operando <T> x, Operando <? estende TNumber > eixo, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação CumulativeLogsumexp.
estático CumulativeLogsumexp.Options	exclusivo (exclusivo booleano)
Saída <T>	fora ()
estático CumulativeLogsumexp.Options	reverso (reverso booleano)

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .
sequência final	toString ()

Da classe java.lang.Object

booleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	toString ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .

Da interface org.tensorflow.Operand

saída abstrata <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
abstrato T	comoTensor () Retorna o tensor neste operando.
forma abstrata	forma () Retorna a forma (possivelmente parcialmente conhecida) do tensor referido pela Output deste operando.
Classe abstrata<T>	tipo () Retorna o tipo de tensor deste operando

Da interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrato int	classificação ()
forma abstrata	forma ()
abstrato longo	tamanho () Calcula e retorna o tamanho total deste contêiner, em número de valores.

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "CumulativeLogsumexp"

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static CumulativeLogsumexp <T> create ( Escopo do escopo, Operando <T> x, Operando <? estende TNumber > eixo, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação CumulativeLogsumexp.

Parâmetros

escopo	escopo atual
x	Um `Tensor`. Deve ser um dos seguintes tipos: `float16`, `float32`, `float64`.
eixo	Um `Tensor` do tipo `int32` (padrão: 0). Deve estar no intervalo `[-rank(x), rank(x))`.
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

• uma nova instância de CumulativeLogsumexp

public static CumulativeLogsumexp.Options exclusivo (exclusivo booleano)

Parâmetros

exclusivo	Se `True`, execute log-sum-exp cumulativo exclusivo.

Saída pública <T> out ()

public static CumulativeLogsumexp.Options reverso (reverso booleano)

Parâmetros

reverter	Um `bool` (padrão: False).