mindspore.nn.LogSoftmax

class mindspore.nn.LogSoftmax(axis=- 1)

按元素计算Log Softmax激活函数。

输入经Softmax函数、Log函数转换后，值的范围在[-inf,0)。

Log Softmax定义如下：

\[\text{logsoftmax}(x_i) = \log \left(\frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=0}^{n-1} \exp(x_j)}\right)\]

参数：

• axis (int) - Log Softmax运算的axis，-1表示最后一个维度。默认值： -1 。

输入：

• x (Tensor) - Log Softmax的输入，数据类型为float16或float32。

输出：

Tensor，数据类型和shape与 x 相同，输出值的范围在[-inf,0)。

异常：

• TypeError - axis 不是int。

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

• ValueError - axis 不在[-len(x), len(x))范围中。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>> import numpy as np
>>> x = Tensor(np.array([[-1.0, 4.0, -8.0], [2.0, -5.0, 9.0]]), mindspore.float32)
>>> log_softmax = nn.LogSoftmax()
>>> output = log_softmax(x)
>>> print(output)
[[-5.00672150e+00 -6.72150636e-03 -1.20067215e+01]
 [-7.00091219e+00 -1.40009127e+01 -9.12250078e-04]]