log_softmax

log_softmax是一个用于将向量进行归一化的函数，将向量的每个元素取指数，然后求和得到一个分母，再将向量中每个元素取指数后除以该分母，最后再对结果取对数。其作用是将向量中的数值转化为概率分布，可以用于分类等任务中。在神经网络中，通常将log_softmax作为输出层的激活函数，用于多分类问题的预测。

相关问题

log_softmax负数

log_softmax函数将输入进行log操作后再进行softmax操作，得到的结果是一个概率分布，所有的值都是负数。这是因为log操作会将大于1的概率值转换为正数，小于1的概率值转换为负数。这样做的目的是为了方便计算和比较概率值。在深度学习中，通常使用log_softmax函数来计算损失函数，因为它可以避免数值溢出和下溢出的问题。引用\[1\]中提到，当输入的值比较大时，softmax函数可能会产生数值溢出，而当输入的值比较小且绝对值很大时，softmax函数可能会产生下溢出。通过使用log_softmax函数，可以避免这些问题的发生。所以，log_softmax函数得到的结果都是负数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用PyTorch时，最常见的4个错误](https://blog.csdn.net/m0_61899108/article/details/122885780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [softmax输出向量的计算过程以及log_softmax的优势](https://blog.csdn.net/qq_41475067/article/details/117131516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【研一小白白话理解】各种小知识](https://blog.csdn.net/weixin_46235765/article/details/121892062)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

log_softmax参数

Log_softmax 是一个 PyTorch 中的函数，用于计算 softmax 函数的对数值。它将输入张量的每个元素作为指数，计算每个元素的 softmax 值，然后返回这些值的对数。这个函数通常用于分类问题中的损失函数计算。