李沐softmax从零开始实 现

李沐softmax从零开始实现是指使用Python从头开始实现softmax算法。softmax算法是一种常用的分类算法，它可以将一个含有任意实数的K维向量转化为一个K维向量，其中每个元素的取值范围都在(0,1)之间且所有元素的和为1。softmax算法常用于多分类问题，例如图像分类、自然语言处理等领域。

以下是从零开始实现softmax算法的步骤：

# 导入需要的库
import numpy as np

# 定义softmax函数
def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

# 定义输入向量
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

# 输出softmax结果
print(softmax(x))

以上代码中，我们首先导入了numpy库，然后定义了softmax函数。在函数中，我们使用numpy库中的exp函数计算输入向量x的指数，然后将指数向量除以指数向量的和，得到softmax向量。最后，我们定义了一个输入向量x，并输出了softmax结果。