Python – tensorflow.math.reduce_logsumexp()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

reduce_logsumexp() se usa para calcular log sum exp de elementos a través de las dimensiones de un tensor.

Sintaxis: tensorflow.math.reduce_logsumexp( input_tensor, axis, keepdims, name)

Parámetros:

• input_tensor: Es un tensor numérico a reducir.
• eje (opcional): Representa las dimensiones a reducir. Su valor debe estar en el rango [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)). Si no se da ningún valor para esto, todas las dimensiones se reducen.
• keepdims (opcional): su valor predeterminado es falso. Si se establece en Verdadero, conservará la dimensión reducida con longitud 1.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Devuelve: Devuelve un tensor.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype = tf.float64)
 
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
 
# Calculating result
res = tf.math.reduce_logsumexp(a)
 
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

Input:  tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(4.440189698561196, shape=(), dtype=float64)

Ejemplo 2:

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype = tf.float64)
 
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
 
# Calculating result
res = tf.math.reduce_logsumexp(a, axis = 1, keepdims = True)
 
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

Input:  tf.Tensor(
[[1. 2.]
 [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(
[[2.31326169]
 [4.31326169]], shape=(2, 1), dtype=float64)