解读这段代码 def value(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: ''' Parameters: x is the input to the softmax function. x is a two dimensional numpy array. Each row is the input to the softmax function Returns: output of the softmax function. The returned value is with the same shape as that of x. ''' #### write your code below #### x_max = np.max(x, axis=1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x - x_max) softmax = exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True) return softmax

这段代码定义了一个名为 `value()` 的函数，用于计算 softmax 函数的输出。

函数的输入参数 `x` 是一个二维的 numpy 数组，其中每一行表示 softmax 函数的输入。函数的返回值是 softmax 函数的输出，具有与输入 `x` 相同的形状。

在函数的实现中，首先使用 `np.max()` 函数计算 `x` 中每一行的最大值，并使用 `keepdims=True` 保持输出的维度与输入相同。然后，使用 `np.exp()` 计算 `x` 减去最大值后的指数值。这是为了避免指数溢出。

接下来，通过计算指数值除以每一行指数值的和，得到 softmax 函数的输出。使用 `np.sum()` 函数计算每一行指数值的和，并使用 `keepdims=True` 保持输出的维度与输入相同。

最后，将计算得到的 softmax 输出作为函数的返回值。

你可以调用这个函数，并传递一个二维数组作为输入，以计算 softmax 函数的输出。