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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 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。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 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。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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mindspore.nn.Softmax2d

class mindspore.nn.Softmax2d

应用于2D特征数据的Softmax函数。

将 Softmax 应用于具有shape $(C,H,W)$ 的输入Tensor的每个位置 $(c,h,w)$ 。

输入：

• x (Tensor) - Tensor的shape $(N,C_{in},H_{in},W_{in})$ 或者 $(C_{in},H_{in},W_{in})$。

输出：

Tensor，数据类型和shape与 x 相同，取值范围为[0, 1]。

异常：

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

• ValueError - 数据格式不是“NCHW”或者“CHW”。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>> import numpy as np
>>> x = Tensor(np.array([[[[0.1, 0.2]], [[0.3, 0.4]], [[0.6, 0.5]]]]), mindspore.float32)
>>> softmax2d = nn.Softmax2d()
>>> output = softmax2d(x)
>>> print(output)
[[[[0.25838965 0.28001308]]
[[0.31559783 0.34200877]]
[[0.42601252 0.37797815]]]]