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Python tf.compat.v1.math.log_softmax用法及代码示例


计算日志 softmax 激活。 (不推荐使用的参数)

用法

tf.compat.v1.math.log_softmax(
    logits, axis=None, name=None, dim=None
)

参数

  • logits 非空 Tensor 。必须是以下类型之一：half , float32 , float64。
  • axis 将在维度上执行 softmax。默认值为 -1，表示最后一个维度。
  • name 操作的名称(可选)。
  • dim axis 的已弃用别名。

返回

  • 一个Tensor。具有与 logits 相同的类型。形状与 logits 相同。

抛出

  • InvalidArgumentError 如果 logits 为空或 axis 超出 logits 的最后一个维度。

警告：不推荐使用某些参数：(dim)。它们将在未来的版本中被删除。更新说明： dim 已弃用，请改用axis

对于每个批次 i 和类 j 我们有

logsoftmax = logits - log(reduce_sum(exp(logits), axis))

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.math.log_softmax。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。