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!

李沐softmax代码讲解

李沐（Mu Li）是一名AI研究员，他在深度学习领域有着广泛的知识和经验。在深度学习中，softmax函数是一个常用的激活函数，用于将一个向量转化为概率分布。下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用softmax函数：

import numpy as np

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))   # 通过减去x中的最大值来防止数值溢出
    return e_x / np.sum(e_x)

# 示例
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(softmax(x))

上述代码中，首先导入了NumPy库，然后定义了一个名为softmax的函数。在softmax函数中，首先通过减去向量x中的最大值来避免数值溢出问题。然后，使用np.exp计算每个元素的指数值，并使用np.sum计算这些指数值的总和。最后一步是将每个指数值除以总和，得到softmax函数的输出结果。

请注意，这只是一种实现方式，实际上有多种方法可以计算softmax函数。此代码示例中使用了NumPy库来进行向量化计算，这对于大规模数据集和复杂模型是高效的。

希望这个简单的代码示例能够帮助你理解softmax函数的使用和实现。如果你还有其他问题，请随时提出。