Python PyTorch log_softmax用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.special.log_softmax 的用法。

用法:

torch.special.log_softmax(input, dim, *, dtype=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -输入

• dim(int) -将沿其计算log_softmax 的维度。

• dtype(torch.dtype， 可选的) -返回张量的所需数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量强制转换为dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值：无。

计算 softmax，后跟对数。

虽然在数学上等价于 log(softmax(x))，但单独执行这两个操作更慢且数值不稳定。该函数计算为：

\text{log\_softmax}(x_{i}) = \log\left(\frac{\exp(x_i) }{ \sum_j \exp(x_j)} \right)

例子：

>>> t = torch.ones(2, 2)
>>> torch.special.log_softmax(t, 0)
tensor([[-0.6931, -0.6931],
        [-0.6931, -0.6931]])