pytorch，对张量做softmax

在PyTorch中，`torch.nn.functional.softmax()` 函数用于对输入张量执行softmax操作。它有两个主要用途：

1. 对单一维度的向量应用softmax[^1]:

input_0 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4])
output_0 = F.softmax(input_0)
print(output_0)

这会返回每个元素的概率分布，其各元素之和等于1。

2. 对多维张量（如矩阵）按指定维度进行softmax:

input_1 = torch.Tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
output_1 = F.softmax(input_1, dim=0)  # 沿着列（索引0）进行softmax
output_2 = F.softmax(input_1, dim=1)  # 沿着行（索引1）进行softmax
print(output_1)
print(output_2)

`dim=0`表示沿着列方向（每一行为一组），`dim=1`表示沿着行方向（每一列为一组）。

对于防止数值溢出的情况，如果输入张量中的某些元素非常大，可以考虑使用`F.log_softmax()`，因为它的输出不会超过`float64`的最大范围。尽管两者功能相同，但在计算上有所不同，`log_softmax`直接输出对数概率，而`softmax`则先计算指数再取对数，避免了直接计算大数值导致的溢出。

相关问题

dgl.nn.pytorch中edge_softmax的参数

在dgl.nn.pytorch中，edge_softmax函数的参数是边权重张量和图对象。具体来说，函数的定义如下：

def edge_softmax(graph, efeat):
    r"""Apply softmax over the edges of a graph.

    Description
    -----------
    Given a graph and its edge features, this function computes the softmax
    over the edge features for each destination node. Suppose we have a
    graph with :math:`N` nodes, :math:`E` edges and feature size :math:`D`.
    If the input edge feature tensor is :math:`(E, D)`, the output tensor
    will be of shape :math:`(E, 1)`.

    Parameters
    ----------
    graph : DGLGraph
        The graph to perform edge softmax.
    efeat : torch.Tensor
        The input edge feature tensor.

    Returns
    -------
    tensor
        Softmax probability tensor with respect to the last dimension of efeat.

    Notes
    -----
    * Input shape: :math:`(E, D)`
    * Output shape: :math:`(E, 1)`
    """

其中`graph`是DGLGraph对象，表示当前的图，`efeat`是维度为`(E, D)`的张量，其中`E`表示边的数量，`D`表示每条边的特征维度。函数返回的是一个维度为`(E, 1)`的张量，表示每条边的softmax概率。

torch中如何对张量使用softmax

在PyTorch中，对张量进行softmax操作可以使用torch.softmax函数。该函数接受两个参数：需要进行softmax操作的张量以及指定维度。以下是示例代码：

import torch

# 定义一个张量
x = torch.randn(3, 4)

# 对张量进行softmax操作
y = torch.softmax(x, dim=1)

print(y)

在上面的代码中，我们定义了一个3x4的张量x，并对其进行了softmax操作，指定了dim=1，即对每一行进行softmax。输出结果y是一个3x4的张量，其中每一行的值都经过了softmax操作，且每一行的和等于1。