ReduceLogSumExp

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR&950DT系列产品	√
Atlas A3系列产品	√
Atlas A2系列产品	√
Atlas 200I/500 A2推理产品	×
Atlas推理系列产品	√
Atlas训练系列产品	√

功能说明

• 算子功能：返回输入tensor指定维度上的指数之和的对数。

• 计算公式： 公式中i为dim指定的维度，j为输入在指定维度上的元素索引。

  $$logsumexp(x{)}_i=log\sum _{j}exp(x_{ij})$$

• 示例

例1：
  self: [2, 3, 4]       # self_shape=[2, 3, 4];
  dim: [2]              # 指定维度dim_shape=[2], dim_data = {1, 2};
  keepDim: false
  out: [2]              # out_shape=[2];

例2：
  self: [2, 3, 4]       # self_shape=[2, 3, 4];
  dim: [2]              # 指定维度dim_shape=[2], dim_data = {1, 2};
  keepDim: true
  out: [2, 1, 1]        # out_shape=[2, 1, 1];

参数说明

• self（aclTensor*，计算输入）：公式中的self，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，数据类型需要可转换成out数据类型（参见互转换关系）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。

  • Atlas推理系列产品、Atlas训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
  • Atlas A2系列产品、Atlas A3系列产品、Ascend 950PR&950DT系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。

• dim（aclIntArray*，计算输入）：参与计算的维度，公式中的i，Host侧的aclIntArray。取值范围为[-self.dim(), self.dim()-1]，支持的数据类型为INT64。

• keepDim（bool，计算输入）：决定reduce轴的维度是否保留，HOST侧的BOOL常量。

• out（aclTensor*，计算输入）：公式中的$logsumexp(x)$，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维。若keepDim为true，除dim指定维度上的size为1以外，其余维度的shape需要与self保持一致；若keepDim为false，reduce轴的维度不保留，其余维度shape需要与self一致。数据类型需要可转换成self数据类型（参见互转换关系）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。

  • Atlas推理系列产品、Atlas训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
  • Atlas A2系列产品、Atlas A3系列产品、Ascend 950PR&950DT系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

• workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。

• executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

约束说明

无

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_logsumexp.cpp	通过aclnnLogSumExp接口方式调用ReduceLogSumExp算子。