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mindspore.nn.Softmin

class mindspore.nn.Softmin(axis=- 1)[源代码]

逐元素计算Softmin函数，它是二分类函数 mindspore.nn.Sigmoid 在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。

对输入Tensor在轴 axis 上的元素计算其指数函数值，然后归一化到[0, 1]范围，总和为1。

Softmin定义为：

softmin (x_{i}) = \frac{\exp (- x_{i})}{\sum_{j = 0}^{n - 1} \exp (- x_{j})},

其中， $x_{i}$ 是输入Tensor在轴 axis 上的第 $i$ 个元素。

参数：

axis (Union[int, tuple[int]]，可选) - 指定Softmin运算的轴axis，假设输入 x 的维度为x.ndim，则axis的范围为 $[- x . n d i m, x . n d i m)$ ，-1表示最后一个维度。默认值： -1 。CPU环境下， axis 只支持int类型。

输入：

x (Tensor) - 用于计算Softmin函数的Tensor，数据类型为float16或float32。

输出：

Tensor，数据类型和shape与 x 相同，取值范围为 $[0, 1]$ 。

异常：

TypeError - axis 既不是int也不是tuple。
TypeError - x 的数据类型既不是float16也不是float32。
ValueError - axis 是长度小于1的tuple。
ValueError - axis 是一个tuple，其元素不都在 $[- x . n d i m, x . n d i m)$ 范围内。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>> import numpy as np
>>> # axis = -1(default), and the sum of return value is 1.0.
>>> x = Tensor(np.array([-1, -2, 0, 2, 1]), mindspore.float16)
>>> softmin = nn.Softmin()
>>> output = softmin(x)
>>> print(output)
[0.2341  0.636  0.0862  0.01165  0.03168 ]