具体来说，我正在做一个建模项目，我看到别人的代码看起来像

def forward(self, x):
    x = self.fc1(x)
    x = self.activation1(x)
    x = self.fc2(x)
    x = self.activation2(x)
    x = self.fc3(x)
    x = self.activation3(x)
    # use log softmax + NLLLoss in training; softmax to make predictions
    if self.training:
        x = self.log_softmax(x)
    else:
        x = self.softmax(x)
    return x

对于上下文，这是使用 PyTorch，它涉及分类问题。标准是 NLLLoss。log_softmax 用于训练但softmax用于实际预测的原因是什么？