scipy.special.

log_softmax#

scipy.special.log_softmax(x, axis=None)[source]#

计算 softmax 函数的对数。

原则上

log_softmax(x) = log(softmax(x))

但使用更精确的实现。

参数:
xarray_like

输入数组。

axisint 或 int 元组，可选

计算值的轴。默认值为 None，softmax 将在整个数组 x 上计算。

返回值:
sndarray 或标量

与 x 形状相同的数组。结果的指数和为 1（沿指定轴）。如果 x 是标量，则返回标量。

注释

log_softmax 比 np.log(softmax(x)) 对于会使 softmax 饱和的输入更精确（请参见下面的示例）。

在版本 1.5.0 中添加。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import log_softmax
>>> from scipy.special import softmax
>>> np.set_printoptions(precision=5)

>>> x = np.array([1000.0, 1.0])

>>> y = log_softmax(x)
>>> y
array([   0., -999.])

>>> with np.errstate(divide='ignore'):
...   y = np.log(softmax(x))
...
>>> y
array([  0., -inf])
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