LogSoftmax

LogSoftmax - 13

版本

  • 名稱: LogSoftmax (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 13

  • 函數: True

  • 支援等級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子已在 版本 13 中提供。

摘要

此運算子計算給定輸入的 softmax 值的對數

LogSoftmax(輸入, 軸) = Log(Softmax(輸入, 軸=軸))

「軸」屬性表示執行 LogSoftmax 的維度。輸出張量具有相同的形狀，並包含對應輸入的 LogSoftmax 值。

屬性

  • axis - INT (預設為 '-1')

    描述將執行 LogSoftmax 的維度。負值表示從後面開始計算維度。可接受的範圍為 [-r, r-1]，其中 r = rank(輸入)。

輸入

  • 輸入 (異質) - T

    等級 >= 軸的輸入張量。

輸出

  • 輸出 (異質) - T

    與輸入張量具有相同形狀的輸出值。

類型約束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為浮點數張量。

LogSoftmax - 11

版本

  • 名稱: LogSoftmax (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 11

  • 函數: False

  • 支援等級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子已在 版本 11 中提供。

摘要

此運算子計算給定輸入批次中每個圖層的 logsoftmax（softmax 的對數）值。

輸入不需要明確是 2D 向量；相反地，它將被強制轉換成一個。對於任意 n 維張量輸入 \in [a_0, a_1, …, a_{k-1}, a_k, …, a_{n-1}]，而 k 是提供的軸，則輸入將被強制轉換為維度為 [a_0 * … * a_{k-1}, a_k * … * a_{n-1}] 的 2 維張量。對於預設軸 = 1 的情況，這表示輸入張量將被強制轉換為維度為 [a_0, a_1 * … * a_{n-1}] 的 2D 張量，其中 a_0 通常是批次大小。在這種情況下，我們必須讓 a_0 = N 且 a_1 * … * a_{n-1} = D。這些維度中的每一個都必須正確匹配，否則運算子將會擲回錯誤。輸出張量具有相同的形狀，並包含對應輸入的 logsoftmax 值。

屬性

  • axis - INT (預設為 '1')

    描述當輸入被強制轉換為 2D 時的軸；預設為 1，因為第 0 個軸最有可能描述批次大小。負值表示從後面開始計算維度。可接受的範圍為 [-r, r-1]，其中 r = rank(輸入)。

輸入

  • 輸入 (異質) - T

    如上所述，被強制轉換為大小 (NxD) 的 2D 矩陣的輸入張量。

輸出

  • 輸出 (異質) - T

    與輸入張量具有相同形狀的輸出值（強制轉換前的原始大小）。

類型約束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為浮點數張量。

LogSoftmax - 1

版本

  • 名稱: LogSoftmax (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 1

  • 函數: False

  • 支援等級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子已在 版本 1 中提供。

摘要

此運算子計算給定輸入批次中每個圖層的 logsoftmax（softmax 的對數）值。輸入是大小為 (batch_size x input_feature_dimensions) 的 2 維張量 (Tensor)。輸出張量具有相同的形狀，並包含對應輸入的 logsoftmax 值。

輸入不需要明確是 2D 向量；相反地，它將被強制轉換成一個。對於任意 n 維張量輸入 \in [a_0, a_1, …, a_{k-1}, a_k, …, a_{n-1}]，而 k 是提供的軸，則輸入將被強制轉換為維度為 [a_0 * … * a_{k-1}, a_k * … * a_{n-1}] 的 2 維張量。對於預設軸 = 1 的情況，這表示輸入張量將被強制轉換為維度為 [a_0, a_1 * … * a_{n-1}] 的 2D 張量，其中 a_0 通常是批次大小。在這種情況下，我們必須讓 a_0 = N 且 a_1 * … * a_{n-1} = D。這些維度中的每一個都必須正確匹配，否則運算子將會擲回錯誤。

屬性

  • axis - INT (預設為 '1')

    描述當輸入被強制轉換為 2D 時的軸；預設為 1，因為第 0 個軸最有可能描述批次大小

輸入

  • 輸入 (異質) - T

    如上所述，被強制轉換為大小 (NxD) 的 2D 矩陣的輸入張量。

輸出

  • 輸出 (異質) - T

    與輸入張量具有相同形狀的輸出值（強制轉換前的原始大小）。

類型約束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為浮點數張量。