torch.nn添加softmax层
时间: 2023-10-12 19:55:58 浏览: 65
要在`torch.nn`中添加softmax层,可以使用`torch.nn.Softmax`类。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1) # 添加softmax层
def forward(self, x):
x = self.linear(x)
x = self.softmax(x)
return x
# 使用示例
input_size = 10
output_size = 5
model = MyModel(input_size, output_size)
input_data = torch.randn(1, input_size)
output = model(input_data)
print(output)
```
在上面的示例中,我们通过继承`nn.Module`创建了一个自定义模型`MyModel`。在初始化函数中,我们定义了一个线性层(`nn.Linear`)和一个softmax层(`nn.Softmax`)。在`forward`函数中,我们首先将输入数据传递给线性层,然后将线性层的输出传递给softmax层。
请注意,`nn.Softmax`的`dim`参数用于指定在哪个维度上应用softmax操作。在这个示例中,我们将其设置为1,表示在第一个维度上应用softmax操作(即对每个样本的输出进行softmax)。