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mindspore.nn.LogSoftmax
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.. py:class:: mindspore.nn.LogSoftmax(axis=-1)
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Log Softmax激活函数。
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按元素计算Log Softmax激活函数。
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输入经Softmax函数、Log函数转换后，值的范围在[-inf,0)。
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Log Softmax定义如下：
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.. math::
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\text{logsoftmax}(x_i) = \log \left(\frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=0}^{n-1} \exp(x_j)}\right),
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其中，:math:`x_i` 是输入Tensor的一个元素。
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**参数：**
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**axis** (int) - Log Softmax运算的axis，-1表示最后一个维度。默认值：-1。
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**输入：**
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- **x** (Tensor) - Log Softmax的输入，数据类型为float16或float32。
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**输出：**
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Tensor，数据类型和shape与`x`相同，值的范围在[-inf,0)。
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**异常：**
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- **TypeError** - `axis` 不是int。
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- **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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- **ValueError** - `axis` 不在[-len(x), len(x))范围中。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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**样例：**
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>>> x = Tensor(np.array([[-1.0, 4.0, -8.0], [2.0, -5.0, 9.0]]), mindspore.float32)
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>>> log_softmax = nn.LogSoftmax()
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>>> output = log_softmax(x)
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>>> print(output)
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[[-5.00672150e+00 -6.72150636e-03 -1.20067215e+01]
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[-7.00091219e+00 -1.40009127e+01 -9.12250078e-04]]
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