softmax fpga
时间: 2023-09-16 18:13:17 浏览: 59
Softmax函数在FPGA上的实现是指将输入归一化并计算各种类的概率。根据引用,Softmax函数的输入和输出均为32位宽的10个分类,即32x10=320。这意味着Softmax函数将输入的向量转换为一个概率分布,其中每个元素表示对应类别的概率。
在FPGA上实现Softmax函数时,可以采用标准的实现方法或优化的实现方法。引用提供了基于FPGA的标准和优化实现过程,并给出了两者的资源消耗情况对比。
优化后的实现方案能够明显降低资源消耗。根据引用,通过优化,LUT资源从4569增加至18006,但BRAM资源从5变为<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
log softmax
Log softmax 是 softmax 函数的一种改进形式,它在深度学习中的应用十分广泛。softmax 函数可以将一个向量的每个元素压缩到 [0,1] 的区间内,且所有元素的和为 1,用于表示概率分布。而 log softmax 函数则是在 softmax 函数的基础上取对数,将概率值转换为对数概率值,这样可以解决在计算过程中出现的数值不稳定性问题。
具体地,对于一个长度为 n 的向量 x,其 log softmax 函数为:
$$\log(\operatorname{softmax}(x)_i) = \log \frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=1}^n \exp(x_j)}$$
这里 $\operatorname{softmax}(x)_i$ 表示向量 x 经过 softmax 函数后第 i 个元素的值。使用 log softmax 函数可以避免计算指数过程中出现的数值不稳定问题,并且由于对数函数是单调递增的,因此可以保证概率值的大小关系不变。
softmaxLayer
Softmax层是深度学习中常用的一种层类型,它主要用于解决多分类问题。在Softmax层中,对于输入的一组数据,该层会先对其进行指数映射,然后再根据每个元素相对于其他元素的大小来计算其在每个类别上的概率,输出的结果是一个概率分布。具体实现可以参考下面的范例代码:
```python
class SoftmaxLayer(Layer):
def softmax(x):
# 防止数值溢出
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum()
def forward(self, x):
self.x = x
out = SoftmaxLayer.softmax(x)
return out
def backward(self, dout):
dx = dout * SoftmaxLayer.softmax(self.x) * (1 - SoftmaxLayer.softmax(self.x))
return dx
```
在上面的代码中,forward函数实现了Softmax的前向传播,其中self.x保存了输入的数据。backward函数实现了Softmax的反向传播,其中dout是由后一层传递到当前层的梯度,dx表示传递到前一层的梯度。需要注意的是,在反向传播时Softmax层并没有向正向传播时借用SoftmaxWithLoss层实现一部分,而是一手全部包办了。因此SoftmaxLayer::Backward_cpu()函数也就被闲置了。[引用1][^1]
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