log_softmax

paddle.nn.functional. log_softmax ( x, axis=- 1, dtype=None, name=None ) [源代码]

该OP实现了log_softmax层。OP的计算公式如下：

log_softmax - 图1

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

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

  • dtype (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输入Tensor的数据类型。如果指定了 dtype ，则输入Tensor的数据类型会在计算前转换到 dtype 。dtype``可以用来避免数据溢出。如果 ``dtype 为None，则输出Tensor的数据类型和 x 相同。默认值为None。

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

返回

Tensor ，形状和 x 相同，数据类型为 dtype 或者和 x 相同。

代码示例

  1. import paddle
  2. import paddle.nn.functional as F
  4. x = [[[-2.0, 3.0, -4.0, 5.0],
  5.         [3.0, -4.0, 5.0, -6.0],
  6.         [-7.0, -8.0, 8.0, 9.0]],
  7.         [[1.0, -2.0, -3.0, 4.0],
  8.         [-5.0, 6.0, 7.0, -8.0],
  9.         [6.0, 7.0, 8.0, 9.0]]]
  10. x = paddle.to_tensor(x)
  11. out1 = F.log_softmax(x)
  12. out2 = F.log_softmax(x, dtype='float64')
  13. # out1's data type is float32; out2's data type is float64
  14. # out1 and out2's value is as follows:
  15. # [[[ -7.1278396   -2.1278396   -9.127839    -0.12783948]
  16. #   [ -2.1270514   -9.127051    -0.12705144 -11.127051  ]
  17. #   [-16.313261   -17.313261    -1.3132617   -0.31326184]]
  18. #  [[ -3.0518122   -6.051812    -7.051812    -0.051812  ]
  19. #   [-12.313267    -1.3132664   -0.3132665  -15.313267  ]
  20. #   [ -3.4401896   -2.4401896   -1.4401896   -0.44018966]]]