F.softmax与F.log_softmax的区别

F.softmax和F.log_softmax是PyTorch中常用的两个函数，用于进行概率计算和对数概率计算。它们的区别在于输出结果的形式。

F.softmax函数将输入张量视为概率分布，并将其映射到一个介于0和1之间的值域上，使得所有元素的和为1。具体而言，对于输入张量x的每个元素i，softmax函数的计算公式为：

softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x))

其中exp(x_i)表示x_i的指数，sum(exp(x))表示所有元素的指数之和。

F.log_softmax函数则是在F.softmax的基础上，对其结果进行对数变换。对于输入张量x的每个元素i，log_softmax函数的计算公式为：

log_softmax(x_i) = log(softmax(x_i))

log(softmax(x_i))即为对softmax结果取对数。

总结起来，F.softmax函数用于计算概率分布，F.log_softmax函数用于计算对数概率分布。在实际应用中，F.log_softmax常用于计算损失函数（如交叉熵损失）中的对数概率部分，以便更好地优化模型。