LogSoftmax¶
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) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
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]]]