RFC: add `logsumexp`
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- backend-api-design
Línea de trabajo
Comienza con la entrada logaddexp referenciada en src/array_api_stubs/_2022_12/elementwise_functions.py y compara la firma propuesta con las APIs enlazadas de SciPy, CuPy, PyTorch, TensorFlow y JAX. Determina los cambios de especificación y las decisiones necesarios para logsumexp; se considera terminado cuando el RFC contiene una propuesta acordada y se ha actualizado la especificación relevante de Array API.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
This RFC seeks to include a new API in the array API specification for the purpose of computing the log of summed exponentials.
Overview
The Array API specification currently includes logaddexp which performs an element-wise operation on two input arrays, but does not include the reduction logsumexp. This API is commonly implemented in accelerator libraries for better numerical stability in deep learning applications.
This can be implemented using log(sum(exp)); however, such an implementation is not likely to be numerically stable.
Prior art
- NumPy: (not currently implemented)
- NumPy does, however, implement
logaddexp.reduce.
- NumPy does, however, implement
- Dask: (not currently implemented)
- SciPy: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html
- CuPy: https://docs.cupy.dev/en/stable/reference/generated/cupyx.scipy.special.logsumexp.html
- In
scipy.specialnamespace.
- In
- PyTorch: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logsumexp.html (also an alias in
torch.special: https://pytorch.org/docs/stable/special.html#torch.special.logsumexp) - TensorFlow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/reduce_logsumexp
- JAX: jax.nn.logsumexp and jax.scipy.special.logsumexp (same function, exposed in two places)
Proposal:
def logsumexp(x: array, /, *, axis: Optional[Union[int, Tuple[int, ...]]] = None, dtype: Optional[dtype] = None, keepdims: bool = False) -> array
dtypekwarg is for consistency withsumet al
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cc @kgryte
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Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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