本文整理汇总了Python中tensorflow.python.ops.gen_nn_ops._log_softmax方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python gen_nn_ops._log_softmax方法的具体用法？Python gen_nn_ops._log_softmax怎么用？Python gen_nn_ops._log_softmax使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类tensorflow.python.ops.gen_nn_ops的用法示例。
在下文中一共展示了gen_nn_ops._log_softmax方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: log_softmax
# 需要导入模块: from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.ops.gen_nn_ops import _log_softmax [as 别名]
def log_softmax(logits, dim=-1, name=None):
"""Computes log softmax activations.
For each batch `i` and class `j` we have
logsoftmax = logits - log(reduce_sum(exp(logits), dim))
Args:
logits: A non-empty `Tensor`. Must be one of the following types: `half`,
`float32`, `float64`.
dim: The dimension softmax would be performed on. The default is -1 which
indicates the last dimension.
name: A name for the operation (optional).
Returns:
A `Tensor`. Has the same type as `logits`. Same shape as `logits`.
Raises:
InvalidArgumentError: if `logits` is empty or `dim` is beyond the last
dimension of `logits`.
"""
return _softmax(logits, gen_nn_ops._log_softmax, dim, name)