pytorch softmax求导

在PyTorch中，可以使用autograd来计算softmax函数的导数。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 输入数据
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

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

# 计算导数
output.backward(torch.tensor([1.0, 0.5, 0.2]))

# 打印x的梯度
print(x.grad)

在这个例子中，我们首先定义了一个包含三个元素的张量`x`，并将其设置为需要计算梯度。然后，我们使用PyTorch的`F.softmax`函数对`x`进行softmax操作，并将结果保存在`output`中。

接下来，我们调用`output.backward()`函数计算`output`相对于输入`x`的导数，并传入导数的权重作为参数。在这里，我们传入了一个权重张量`[1.0, 0.5, 0.2]`。

最后，我们可以通过访问`x.grad`属性来获取`x`的梯度。

请注意，这里的导数计算是基于反向传播算法实现的。在调用`output.backward()`之前，你需要确保只有一个标量值作为输出，否则你可能需要指定其他参数来计算梯度。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习（Pytorch）：Softmax回归](https://blog.csdn.net/fuhao6363/article/details/131020182)[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: 100%"]
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