mindspore.mint.nn.functional.softplus

mindspore.mint.nn.functional.softplus(input, beta=1, threshold=20)

将softplus函数作用于 input 的每个元素上。

softplus函数如下所示，其中x是 input 中的元素：

\[\text{output} = \frac{1}{beta}\log(1 + \exp(\text{beta * x}))\]

当 \(input * beta > threshold\) 时，为保证数值稳定性，softplus的实现被转换为线性函数。

参数：

• input (Tensor) - 任意维度的输入Tensor。支持数据类型：

  • Ascend：float16、float32、bfloat16。

• beta (number.Number，可选) - softplus函数中的缩放参数。默认值：1 。

• threshold (number.Number，可选) - 为了数值稳定性，softplus函数转换为线性函数的阈值参数。默认值：20 。

返回：

Tensor，其数据类型和shape与 input 相同。

异常：

• TypeError - input 不是Tensor。

• TypeError - input 的数据类型非float16、float32、bfloat16。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([0.1, 0.2, 30, 25]), mindspore.float32)
>>> output = mint.nn.functional.softplus(input)
>>> print(output)
[0.74439657 0.7981388 30. 25.]