torch.logaddexp

torch.logaddexp(input, other, *, out=None) → Tensor

輸入指數和的對數。

計算逐元素的 $\log\left(e^x + e^y\right)$. 此函式在統計學中很有用，因為計算出的事件機率可能非常小，以至於超出普通浮點數的範圍。在這種情況下，將儲存計算出的機率的對數。此函式允許新增以這種方式儲存的機率。

此操作應與 torch.logsumexp() 區分開，後者對單個張量執行規約。

引數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• other (Tensor) – 第二個輸入張量

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

示例

>>> torch.logaddexp(torch.tensor([-1.0]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([-0.3069, -0.6867, -0.8731])
>>> torch.logaddexp(torch.tensor([-100.0, -200, -300]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([-1., -2., -3.])
>>> torch.logaddexp(torch.tensor([1.0, 2000, 30000]), torch.tensor([-1.0, -2, -3]))
tensor([1.1269e+00, 2.0000e+03, 3.0000e+04])