jax.scipy.special.log_softmax

jax.scipy.special.log_softmax(x, /, *, axis=None)

Log-Softmax 函数。

JAX 实现的 scipy.special.log_softmax()

计算 softmax 函数的对数，该函数将元素重新缩放到范围 \([-\infty, 0)\)。

\[ \begin{align}\begin{aligned}\mathrm{log\_softmax}(x)_i = \log \left( \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)} \right)\\log\_softmax(x)_i = \log \left( \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)} \right)\end{aligned}\end{align} \]

参数:

• x (ArrayLike) – 输入数组

• axis (int | tuple[int, ...] | None) – 计算 log_softmax 时应沿其进行的轴或轴。

返回:

与 x 形状相同的数组

返回类型:

Array

备注

如果任何输入值是 +inf ，结果将是所有 NaN ：这反映了在浮点数学的上下文中， inf / inf 没有明确定义的事实。

参见

softmax()