LogSoftmax¶

class paddle.nn. LogSoftmax ( axis=- 1, name=None ) [源代码] ¶

LogSoftmax激活层，计算公式如下：

\[\begin{split}\begin{aligned} Out[i, j] &= log(softmax(x)) \\ &= log(\frac{\exp(X[i, j])}{\sum_j(\exp(X[i, j])}) \end{aligned}\end{split}\]

参数¶

axis (int, 可选) - 指定对输入Tensor进行运算的轴。axis 的有效范围是[-D, D)，D是输入Tensor的维度， axis 为负值时与 \(axis + D\) 等价。默认值为-1。

name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。

形状:

input: 任意形状的Tensor。
output: 和input具有相同形状的Tensor。

代码示例¶

import paddle

x = [[[-2.0, 3.0, -4.0, 5.0],
      [3.0, -4.0, 5.0, -6.0],
      [-7.0, -8.0, 8.0, 9.0]],
     [[1.0, -2.0, -3.0, 4.0],
      [-5.0, 6.0, 7.0, -8.0],
      [6.0, 7.0, 8.0, 9.0]]]
m = paddle.nn.LogSoftmax()
x = paddle.to_tensor(x)
out = m(x)
# [[[ -7.1278396   -2.1278396   -9.127839    -0.12783948]
#   [ -2.1270514   -9.127051    -0.12705144 -11.127051  ]
#   [-16.313261   -17.313261    -1.3132617   -0.31326184]]
#  [[ -3.0518122   -6.051812    -7.051812    -0.051812  ]
#   [-12.313267    -1.3132664   -0.3132665  -15.313267  ]
#   [ -3.4401896   -2.4401896   -1.4401896   -0.44018966]]]

PaddlePaddle

paddle.nn / LogSoftmax

LogSoftmax¶

参数¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle.nn / LogSoftmax

LogSoftmax¶

参数¶

代码示例¶