python softmax从零开始

softmax回归是一种常用的分类模型，可以用于多类别分类问题。在Python中，我们可以从零开始实现softmax回归。

首先，我们需要定义softmax操作。softmax操作将输入向量转换为概率分布，使得每个元素都在0到1之间，并且所有元素的和为1。可以使用以下代码定义softmax操作：

import torch

def softmax(X):
    X_exp = torch.exp(X)
    partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)
    return X_exp / partition

接下来，我们可以定义softmax回归模型。在模型中，我们将输入数据通过线性变换和softmax操作映射到输出。可以使用以下代码定义softmax回归模型：

def net(X):
    return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape\[0\])), W) + b)

其中，`W`是权重矩阵，`b`是偏置向量。

最后，我们可以使用定义好的softmax回归模型进行分类任务。通过将输入数据传递给模型，可以得到每个类别的概率分布。根据概率分布，我们可以选择概率最大的类别作为预测结果。

这是一个简单的从零开始实现softmax回归的示例代码。希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现](https://blog.csdn.net/qq_45894227/article/details/126824858)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [softmax回归的从零开始实现(线性神经网络)](https://blog.csdn.net/weixin_43479947/article/details/127047139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]