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- Class mindspore.nn.LogSoftmax(axis=-1)
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- Log Softmax激活函数。
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- 按元素计算Log Softmax激活函数。
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- 输入经Softmax函数、Log函数转换后,值的范围在[-inf,0)。
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- Log Softmax定义如下:
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- .. math::
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- \text{logsoftmax}(x_i) = \log \left(\frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=0}^{n-1} \exp(x_j)}\right),
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- 其中,:math:`x_i` 是输入Tensor的一个元素。
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- 参数:
- axis (int):Log Softmax运算的axis,-1表示最后一个维度。默认值:-1。
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- 输入:
- - **x** (Tensor):Log Softmax的输入,数据类型为float16或float32。
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- 输出:
- Tensor,数据类型和shape与`x`相同,值的范围在[-inf,0)。
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- 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。
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- 支持平台:
- ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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- 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]]
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