reduce_logsumexp(...):计算log(sum(exp(横跨张量维的元素)))。 reduce_max(...):计算张量维度上的最大元素。 reduce_mean(...):计算张量维度上元素的均值。 reduce_min(...):计算张量维度上的最小元素。 reduce_prod(...):计算张量维度上元素的乘积。 reduce_std(...):计算跨张量尺寸的元素的标准...
reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。 (deprecated arguments) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(deprecated arguments) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(deprecated arguments) reduce_prod...
reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。 (deprecated arguments) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(deprecated arguments) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(deprecated arguments) reduce_prod...
这个函数在数值上比 log(sum(exp(input)))更稳定。它避免了大量输入的 exp 引起的溢出和小输入日志带来的下溢。 举例: x = tf.constant([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) tf.reduce_logsumexp(x) #log(6) tf.reduce_logsumexp(x,0) # [log(2),log(2),log(2)] tf.reduce_logsumexp...
reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。 (deprecated arguments) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(deprecated arguments) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(deprecated arguments) ...
一元运算(Unary),如sqrt、square、exp、abs等。 二元运算(Binary),如add,sub,mul,div等 选择运算(Selection),即if / else条件运算 归纳运算(Reduce),如reduce_sum, reduce_mean等 几何运算(Geometry),如reshape,slice,shuffle,chip,reverse,pad,concatenate,extract_patches,extract_image_patches等 ...
1.92 tf.reduce_logsumexp(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 功能:沿着维度axis计算log(sum(exp())),除非keep_dims=True,输出tensor保持维度为1。输入:axis:默认为None,即沿所有维度求和。例: a=tf.constant([[0,0,0],[0,0,0]],dtype=tf.float64)z=...
tf.nn.log_softmax(logits, name=None) logsoftmax[i, j] = logits[i, j] - log(sum(exp(logits[i]))) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 计算logits和labels的softmax交叉熵logits, labels必须为相同的shape与数据类型 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_...
上式只是把 M(\mathbf{q}_i, \mathbf{K}) 里的log-exp-sum换成了max,也可以看成是一个估计。 然后作者说,因为attention score满足长尾分布,因此只需要从 L_Q \cdot L_K 个点积对中sample L_Q \ln L_K 对就可以估计 \overline{M}(\mathbf{q}_i, \mathbf{K}) 了。(原则上我可以理解这句话,...
reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。(弃用参数) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(弃用参数) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(弃用参数) reduce_prod(...): 计算元素跨张量维数的...