mindspore.ops.logsigmoid

mindspore.ops.logsigmoid(x)

按元素计算LogSigmoid激活函数。输入是任意维度的Tensor。

LogSigmoid定义为：

$$\text{logsigmoid}(x_i)=\log (\frac{1}{1+\exp (-x_i)}),$$

其中，$x_i$ 是输入Tensor的一个元素。

LogSigmoid函数图：

参数：

• x (Tensor) - LogSigmoid的输入，数据类型为float16或float32。shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任意的附加维度。

返回：

Tensor，数据类型和shape与 x 的相同。

异常：

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

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> output = ops.logsigmoid(x)
>>> print(output)
[-0.31326166 -0.12692806 -0.04858734]