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- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.ops.log_softmax

mindspore.ops.log_softmax(logits, axis=- 1)

在指定轴上对输入Tensor应用LogSoftmax函数。假设在指定轴上， $x$ 对应每个元素 $x_i$ ，则LogSoftmax函数如下所示：

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

其中， $N$ 为Tensor长度。

参数：

• logits (Tensor) - 输入Tensor，上述公式中的 $x$ ，shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任意数量的附加维度，其数据类型为float16或float32。

• axis (int) - 指定进行运算的轴。默认 -1 。

返回：

Tensor，数据类型和shape与 logits 相同。

异常：

• TypeError - axis 不是int。

• TypeError - logits 的数据类型既不是float16也不是float32。

• ValueError - axis 不在[-len(logits.shape), len(logits.shape))范围中。

• ValueError - logits 的维度小于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3, 4, 5]), mindspore.float32)
>>> output = ops.log_softmax(logits)
>>> print(output)
[-4.4519143 -3.4519143 -2.4519143 -1.4519144 -0.4519144]