如何利用pytorch编写softmax层

为了利用PyTorch编写softmax层，您可以按照以下代码示例进行操作：

import torch.nn as nn

class SoftmaxLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(SoftmaxLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        return nn.functional.softmax(x, dim=1)

在此示例中，我们定义了一个名为“SoftmaxLayer”的新类，以便我们可以将其作为我们神经网络的一层。我们在此类中实现了我们的softmax层，其中我们使用“nn.Linear”函数定义了一个线性层，并且在“forward”函数中使用“nn.functional.softmax”将线性输出转换为softmax输出。

您可以使用此类，将其添加到您的PyTorch神经网络中，以获得所需的softmax输出。