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``

    示例：
        >>> 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]]