torch中softmax

在PyTorch中，softmax函数是一个常用的操作，它将一个向量转换为概率分布。PyTorch提供了torch.nn.functional.softmax函数来实现softmax操作。

你可以使用以下代码示例来计算一个向量的softmax：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 输入向量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# 计算softmax
output = F.softmax(x, dim=0)

print(output)

在上述代码中，我们首先导入了torch和torch.nn.functional模块。然后，我们定义了一个输入向量x，

相关问题

torch.softmax

torch.softmax 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算 softmax 函数。softmax 函数是一种常见的激活函数，通常用于多分类问题中，将输出的原始分数转换为概率分布。

其函数定义为：`torch.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)`

其中，`input` 是输入的张量；`dim` 是沿着哪个维度进行计算 softmax 函数，默认为最后一个维度；`_stacklevel` 和 `dtype` 是可选参数。

举个例子，假设有一个大小为 (3, 4) 的张量 `x`，我们要对最后一个维度进行 softmax 操作，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.softmax(x, dim=-1)
print(y)

输出结果为：

tensor([[0.3021, 0.2271, 0.0792, 0.3916],
        [0.1253, 0.0705, 0.1157, 0.6885],
        [0.1546, 0.2040, 0.1178, 0.5236]])

可以看到，输出的张量 `y` 沿着最后一个维度进行了 softmax 操作，每一行的和都等于 1。

torch.softmax函数

引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch的 torch.nn.functional中softmax的作用及其参数说明](https://blog.csdn.net/CSDNwei/article/details/109183104)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[Pytorch函数]torch.max、F.softmax](https://blog.csdn.net/qq_41568188/article/details/107456318)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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