TensorFlow函数教程:tf.nn.log_softmax
2019-01-31 13:49 更新
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.