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mindspore.nn.LogSoftmax
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.. py:class:: mindspore.nn.LogSoftmax(axis=-1)

    Log Softmax激活函数。

    按元素计算Log Softmax激活函数。

    输入经Softmax函数、Log函数转换后，值的范围在[-inf,0)。

    Log Softmax定义如下：

    .. math::

        \text{logsoftmax}(x_i) = \log \left(\frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=0}^{n-1} \exp(x_j)}\right),

    其中，:math:`x_i` 是输入Tensor的一个元素。

    **参数：**

    **axis** (int) - Log Softmax运算的axis，-1表示最后一个维度。默认值：-1。

    **输入：**

    - **x** (Tensor) - Log Softmax的输入，数据类型为float16或float32。

    **输出：**

    Tensor，数据类型和shape与`x`相同，值的范围在[-inf,0)。

    **异常：**

    - **TypeError** - `axis` 不是int。
    - **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
    - **ValueError** - `axis` 不在[-len(x), len(x))范围中。

    **支持平台：**

    ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``

    **样例：**

    >>> x = Tensor(np.array([[-1.0, 4.0, -8.0], [2.0, -5.0, 9.0]]), mindspore.float32)
    >>> log_softmax = nn.LogSoftmax()
    >>> output = log_softmax(x)
    >>> print(output)
    [[-5.00672150e+00 -6.72150636e-03 -1.20067215e+01]
     [-7.00091219e+00 -1.40009127e+01 -9.12250078e-04]]