用python写出softmax函数的导数

要计算 softmax 函数的导数，可以使用以下代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 计算每一行的指数值
    exp_values = np.exp(x)
    
    # 计算每一行的和
    sum_values = np.sum(exp_values, axis=1, keepdims=True)
    
    # 对每一行的指数值进行归一化
    softmax_output = exp_values / sum_values
    
    return softmax_output

def softmax_derivative(x):
    # 计算 softmax 函数的输出
    softmax_output = softmax(x)
    
    # 计算 softmax 函数的导数
    softmax_derivative_output = softmax_output * (1 - softmax_output)
    
    return softmax_derivative_output

这个代码片段中，我们定义了 `softmax()` 函数来计算 softmax 函数的输出。然后，我们定义了 `softmax_derivative()` 函数来计算 softmax 函数的导数。在 `softmax_derivative()` 函数中，我们首先调用 `softmax()` 函数来计算 softmax 函数的输出，然后使用公式 `softmax_output * (1 - softmax_output)` 来计算导数。

你可以将你的输入数据作为参数传递给 `softmax_derivative()` 函数以计算 softmax 函数的导数。请注意，这个函数假设输入数据是一个二维数组，其中每一行都是 softmax 函数的输入。