TensorFlow函数教程：tf.nn.log_softmax

tf.nn.log_softmax函数

tf.nn.log_softmax(
    logits,
    axis=None,
    name=None,
    dim=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/nn_ops.py.

请参阅指南：神经网络>分类操作

计算log softmax激活.(不赞成使用)

一些参数已被弃用.它们将在未来版本中删除.更新说明：不推荐使用dim,而是使用axis

对于我们拥有的每个批次 i 和类 j：

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

参数：

• logits：一个非空的Tensor.必须是下列类型之一：half,float32,float64.
• axis：将执行softmax的维度.默认值为-1,表示最后一个维度.
• name：操作的名称(可选).
• dim：axis的已弃用的别名.

返回：

一Tensor.与...有相同的类型logits.形状相同logits.

可能引发的异常：

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