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mindspore.mint.nn.functional.softmax
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.. py:function:: mindspore.mint.nn.functional.softmax(input, dim=None, dtype=None)
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在指定轴上对输入Tensor执行Softmax激活函数做归一化操作。假设指定轴 :math:`dim` 上有切片，那么每个元素 :math:`input_i` 所对应的Softmax函数如下所示：
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.. math::
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\text{output}(input_i) = \frac{\exp(input_i)}{\sum_{j = 0}^{N-1}\exp(input_j)},
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其中 :math:`N` 代表Tensor的长度。
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参数：
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- **input** (Tensor) - Tensor，shape为 :math:`(N, *)` ，其中 :math:`*` 为任意额外维度。
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- **dim** (int，可选) - 指定Softmax操作的轴。默认值： ``None`` 。
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- **dtype** (:class:`mindspore.dtype`, 可选) - 如果设置此参数，则会在执行之前将 `input` 转换为指定的类型，返回的Tensor类型也将为指定类型 `dtype`。默认值： ``None`` 。
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返回：
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Tensor，数据类型和shape与 `input` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `dim` 不是int。
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