F.softmax与F.log_softmax的区别
时间: 2024-05-18 16:13:58 浏览: 20
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。
相关问题
F.log_softmax
F.log_softmax是一个函数,它在softmax的结果上再进行一次log运算。这个函数可以通过指定维度参数来计算log_softmax。在PyTorch中,可以使用F.log_softmax(x, dim=1)或者F.log_softmax(x, dim=0)来调用log_softmax函数。
log_softmax函数的作用是将输入张量进行softmax操作后再进行log运算,得到一个新的张量。它常用于计算分类问题中的概率分布。
具体地说,log_softmax函数可以将原始输入张量x的每个元素作为指数的指数,然后对结果进行归一化处理,最后取对数。这样可以得到一个概率分布,在该分布中每个元素的取值范围为负无穷到0。
下面是一个使用log_softmax函数的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
inp1 = torch.Tensor([1, 3, 6])
print(inp1)
print(F.log_softmax(inp1, dim=0))
```
在这个示例中,inp1是一个输入张量,通过调用F.log_softmax(inp1, dim=0),我们可以得到对inp1进行log_softmax操作后的结果。
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解](https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/118001835)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [(详细全面)softmax和log_softmax的联系和区别,NLLLOSS和CrossEntropyLoss的联系和区别](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/118421352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
nn.LogSoftmax与nn.Softmax的区别
`nn.Softmax` 和 `nn.LogSoftmax` 是 PyTorch 中的两个常用的函数,都可以用于 softmax 操作。
`nn.Softmax` 函数将输入张量的每个元素进行指数运算,然后对所有元素求和,最后将每个元素除以总和,得到一个概率分布。即:
$$\text{Softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$$
而 `nn.LogSoftmax` 函数则先将输入张量进行 softmax 运算,然后再对结果取对数。即:
$$\text{LogSoftmax}(x_i) = \log \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$$
`nn.Softmax` 和 `nn.LogSoftmax` 的主要区别在于输出值的范围不同。`nn.Softmax` 输出的是一个概率分布,其值域在 0 到 1 之间;而 `nn.LogSoftmax` 输出的是对数概率,其值域可以是任意实数。
在实际使用中,通常将 `nn.LogSoftmax` 用作交叉熵损失函数的一部分,因为它可以将 softmax 和对数运算合并到一起,同时避免了数值不稳定的情况。而 `nn.Softmax` 则通常用于预测输出的类别概率分布。
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