softmax 代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算softmax函数：

import numpy as np

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum(axis=0)

# 示例输入
x = np.array([2.0, 1.0, 0.5])

# 调用softmax函数
output = softmax(x)

print(output)

这个代码使用了NumPy库来进行数学计算。首先，输入向量x被减去了其最大值，以避免指数函数溢出。然后，使用np.exp()函数计算每个元素的指数值，并使用np.sum()函数求和。最后，将每个元素除以总和，得到softmax函数的输出。

运行上述代码，将输出softmax函数的结果。

相关问题

softmax代码实现

Sure, here's a basic implementation of softmax function in Python:

import numpy as np

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum()

# example usage
x = np.array([1, 2, 3])
print(softmax(x))

Hope that helps!

pytorch softmax代码实现

可以使用以下代码实现pytorch中的softmax函数：

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(2, 5) # 生成一个2行5列的随机张量
y = F.softmax(x, dim=1) # 在第二个维度上进行softmax操作
print(y)

输出结果为：

tensor([[.1744, .142, .1954, .2867, .2015],
[.1159, .1964, .2147, .2343, .2387]])

其中，dim参数指定了在哪个维度上进行softmax操作，这里选择了第二个维度。