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- 表述不通顺，但不影响理解。

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- 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。

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- 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。

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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]]