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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.Softmax

class mindspore.ops.Softmax(axis=- 1)

Softmax operation.

Applies the Softmax operation to the input tensor on the specified axis. Supposes a slice in the given aixs $x$, then for each element $x_i$, the Softmax function is shown as follows:

$$\text{output}(x_i)=\frac{exp(x_i)}{\sum _{j=0}^{N-1}\exp (x_j)},$$

where $N$ is the length of the tensor.

Parameters

axis (Union[int, tuple]) – The axis to perform the Softmax operation. Default: -1.

Inputs:

• logits (Tensor) - Tensor of shape $(N,\ast )$, where $\ast$ means, any number of additional dimensions, with float16 or float32 data type.

Outputs:

Tensor, with the same type and shape as the logits.

Raises

• TypeError – If axis is neither an int nor a tuple.

• TypeError – If dtype of logits is neither float16 nor float32.

• ValueError – If axis is a tuple whose length is less than 1.

• ValueError – If axis is a tuple whose elements are not all in range [-len(logits.shape), len(logits.shape)).

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3, 4, 5]), mindspore.float32)
>>> softmax = ops.Softmax()
>>> output = softmax(logits)
>>> print(output)
[0.01165623 0.03168492 0.08612854 0.23412167 0.6364086 ]