Tensorflow.js tf.logSoftmax()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员使用JavaScript语言开发ML模型，并可以直接在浏览器或Node.js中使用ML。

tf.logSoftmax()函数用于计算对数softmax。

用法：

tf.logSoftmax(logits, axis?) 

参数：

• logits:logits数组
• axis：尺寸softmax将在

返回值：返回tf.Tensor

范例1：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const a = tf.tensor1d([3, 2, 6]);
  
a.logSoftmax().print();

输出：

Tensor
    [-3.0658839, -4.0658841, -0.0658839]

范例2：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const a = tf.tensor2d([2, 4, 6, 1, 3,7], [2, 3]);
  
a.logSoftmax().print();

输出：

Tensor
    [[-4.1429315, -2.1429317, -0.1429316],
     [-6.0205812, -4.0205812, -0.0205811]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#logSoftmax