tensorflow:: אופס:: LogSoftmax
#include <nn_ops.h>מחשב הפעלת יומן softmax.
תַקצִיר
עבור כל אצווה i ומחלקה j יש לנו
logsoftmax[i, j] = logits[i, j] - log(sum(exp(logits[i])))
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- logits: דו-ממדי עם צורה
[batch_size, num_classes].
החזרות:
-
Output: אותה צורה כמוlogits.
בנאים והורסים | |
|---|---|
LogSoftmax (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input logits) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
logsoftmax | |
operation | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
logsoftmax
::tensorflow::Output logsoftmax
מִבצָע
Operation operation
תפקידים ציבוריים
LogSoftmax
LogSoftmax( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input logits )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::LogSoftmax Class Reference\n\ntensorflow::ops::LogSoftmax\n===========================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes log softmax activations.\n\nSummary\n-------\n\nFor each batch `i` and class `j` we have \n\n```transact-sql\nlogsoftmax[i, j] = logits[i, j] - log(sum(exp(logits[i])))\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- logits: 2-D with shape `[batch_size, num_classes]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Same shape as `logits`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [LogSoftmax](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_softmax_1a73483652ac6fcd6e2162f224c5459235)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` logits)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [logsoftmax](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_softmax_1aaa7ca17002b410b0a6992c5f604a13a6) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_softmax_1acb2eb968de24da07c71196bfd2da5e36) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_softmax_1a1ef7bed8e2017ceda2891e1568c32072)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_softmax_1ae15a3807bd29485ca7e6c0a0408bd656)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_softmax_1a38da28934ec15aab2813d6d074a25386)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### logsoftmax\n\n```text\n::tensorflow::Output logsoftmax\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### LogSoftmax\n\n```gdscript\n LogSoftmax(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input logits\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]