mindspore.nn.LogSigmoid

class mindspore.nn.LogSigmoid

Log Sigmoid激活函数。

按元素计算Log Sigmoid激活函数。

Log Sigmoid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。

输入：

• x (Tensor) - Log Sigmoid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。

输出：

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

样例：

>>> net = nn.LogSigmoid()
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> output = net(x)
>>> print(output)
[-0.31326166 -0.12692806 -0.04858734]