F.log_softmax

F.log_softmax是一个函数，它在softmax的结果上再进行一次log运算。这个函数可以通过指定维度参数来计算log_softmax。在PyTorch中，可以使用F.log_softmax(x, dim=1)或者F.log_softmax(x, dim=0)来调用log_softmax函数。

log_softmax函数的作用是将输入张量进行softmax操作后再进行log运算，得到一个新的张量。它常用于计算分类问题中的概率分布。

具体地说，log_softmax函数可以将原始输入张量x的每个元素作为指数的指数，然后对结果进行归一化处理，最后取对数。这样可以得到一个概率分布，在该分布中每个元素的取值范围为负无穷到0。

下面是一个使用log_softmax函数的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

inp1 = torch.Tensor([1, 3, 6])
print(inp1)
print(F.log_softmax(inp1, dim=0))

在这个示例中，inp1是一个输入张量，通过调用F.log_softmax(inp1, dim=0)，我们可以得到对inp1进行log_softmax操作后的结果。
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解](https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/118001835)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [（详细全面）softmax和log_softmax的联系和区别,NLLLOSS和CrossEntropyLoss的联系和区别](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/118421352)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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