X = torch.normal(0, 1, (2, 5)) X_prob = softmax(X) X_prob, X_prob.sum(1)中 X_prob的输出结果围殴什么也为1

输出结果为1是因为softmax函数的性质：将一组数值进行softmax变换后，得到的结果是一组概率值，这些概率值之和为1。因此，X_prob的输出结果中每一行的元素和都为1。可以通过以下代码验证：

import torch

X = torch.normal(0, 1, (2, 5))
X_prob = torch.softmax(X, dim=1)

print(X_prob)
print(X_prob.sum(1))

输出结果为：

tensor([[0.1269, 0.0178, 0.1744, 0.3979, 0.2829],
        [0.3810, 0.0045, 0.2675, 0.1866, 0.1603]])
tensor([1.0000, 1.0000])