nn.logsoftmax(dim=1)

nn.logsoftmax(dim=1)是一个PyTorch中的函数，用于计算输入张量在指定维度上的log softmax值。其中，dim参数表示指定的维度。具体来说，对于输入张量x，log softmax的计算公式为：

log softmax(x) = log(exp(x) / sum(exp(x), dim))

其中，exp表示指数函数，sum表示在指定维度上的求和操作。在计算过程中，先对输入张量进行指数函数运算，然后在指定维度上对结果进行求和，最后再进行log运算。计算结果是一个与输入张量x形状相同的张量。

需要注意的是，log softmax的计算结果是一个概率分布，即每个元素的值都在到1之间，并且所有元素的和为1。这个概率分布可以用于分类问题中的多分类模型。

相关问题

class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

这段代码定义了一个CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的类CBOW。CBOW模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。

在__init__方法中，模型的初始化操作被定义。它接受两个参数：word_size和embedding_dim。word_size表示词汇表的大小，embedding_dim表示词向量的维度。

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度。

接下来，定义了两个线性层self.linear1和self.linear2。self.linear1将词向量映射到一个大小为128的隐藏层，然后通过激活函数self.activation_function1（这里使用了ReLU）进行非线性变换。self.linear2将隐藏层的输出映射为最终的预测结果，大小为word_size。最后，通过self.activation_function2（这里使用了LogSoftmax）对预测结果进行归一化。

这样，CBOW模型的架构就定义好了，可以用于训练和预测。

torch.nn.functional.log_softmax(output, dim=-1)

`torch.nn.functional.log_softmax(output, dim=-1)`是一个PyTorch函数，用于计算指定维度上的log softmax激活函数。具体来说，它将输入张量`output`应用于softmax函数，然后计算对数值。softmax函数将每个输入元素转换为非负数，使它们的和为1。然后，logarithm操作被应用于这些值，以产生稳定的对数值。`dim`参数指定应该在哪一个维度上应用softmax函数。例如，如果`output`是一个形状为`(batch_size, num_classes)`的张量，则在默认情况下，`dim=-1`将对最后一个维度（即`num_classes`）应用softmax函数，并返回一个形状为`(batch_size, num_classes)`的张量，其中每一行都是一个概率分布，并且对该分布的对数值已计算。这个函数通常用于计算分类问题中的损失函数（例如交叉熵损失），其中输出是一个概率分布，并且损失是对数值的负对数似然。