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.LogSoftmax

torch.nn.LogSoftmax是PyTorch中的一个类，用于计算输入张量的对数softmax函数。对数softmax函数是softmax函数的一种变体，它将输入张量的每个元素转换为其对数概率值。

对数softmax函数的计算公式如下：
logsoftmax(x_i) = log(exp(x_i) / sum(exp(x_j)))

其中，x_i表示输入张量的第i个元素，exp表示指数函数，sum表示求和函数。

torch.nn.LogSoftmax类的主要作用是将输入张量的每个元素进行对数softmax变换，并返回结果。它可以应用于多维张量，保持输入张量的形状不变。

使用torch.nn.LogSoftmax类可以通过以下方式实现：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建LogSoftmax对象
log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

# 输入张量
input_tensor = torch.randn(2, 3)

# 对输入张量进行对数softmax变换
output_tensor = log_softmax(input_tensor)

print(output_tensor)