Tensorflow：tf.reduce_logsumexp返回负值

我是tensorflow框架的新手。我在我的代码中使用了 tf.reduce_logsumexp。但是检查输出结果我发现有些值是负值。这怎么可能？我怀疑，所以我把支票给我输入这样的删除这些值可能是由于一些nans或inf值（X是我输入）：Tensorflow：tf.reduce_logsumexp返回负值

res = tf.where(tf.is_inf(X), tf.zeros_like(X), X) 
res = tf.where(tf.is_nan(res), tf.zeros_like(res), res) 
output = tf.reduce_logsumexp(res, axis=0)

但是，即使这并不能帮助我仍然有一些负面的价值。任何帮助感谢！谢谢

来源

2017-08-09 dings

请注意，'tf.reduce_logsumexp（[ - 1。]）'为-1 –

请注意，如果参数小于1，则对数为负数。因此，如果指数的和小于1，您将始终得到负值logsumexp。例如，如果所有指数是大于零小得多，即你有

解析度= [-2.5，-1.4，-3.3，-1.65，-2.15]，则相应的指数是

EXP（RES）= [0.082，0.247 ，0.037，0.192,0.116]及其总和

sum（exp（res））= 0.674小于1.

如果您取对数，则得到 log（sum（exp（res）））= log（0.674）= -0.394。

它只是从函数的定义中出现，它不一定有正输出。您可以使用以下程序对其进行测试：

import numpy as np 

def logsumexp(arr): 
    summ = 0.0 
    for i in range(arr.shape[0]): 
     print(np.exp(arr[i])) 
     summ += np.exp(arr[i]) 
    print('Sum: {}'.format(summ)) 
    return np.log(np.sum(np.exp(arr))) 

arr = np.asarray([-2.5, -1.4, -3.3, -1.65, -2.15]) 
print('LogSumExp: {}'.format(logsumexp(arr)))

来源

2017-08-09 07:09:07 ml4294

Tensorflow：tf.reduce_logsumexp返回负值

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