numpy怎么softmax

你可以使用NumPy库中的`exp`和`sum`函数来实现softmax函数。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 计算指数
    exps = np.exp(x)
    # 计算指数的和
    exps_sum = np.sum(exps)
    # 计算softmax值
    softmax_vals = exps / exps_sum
    return softmax_vals

# 示例输入
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 调用softmax函数
softmax_vals = softmax(x)
print(softmax_vals)

上述代码中，首先计算输入向量x的每个元素的指数值，然后计算这些指数值的和。最后，将每个指数值除以指数和，得到softmax函数的输出。这里的`softmax_vals`变量将包含进行softmax变换后的向量。

希望这个示例对你有所帮助！如有其他问题，请随时提问。