softmax代码实现
时间: 2023-08-27 17:05:05 浏览: 48
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!
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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。
softmax损失函数代码实现
softmax损失函数是一种用于多分类问题的损失函数,它可以将多个类别的输出概率归一化并计算交叉熵损失。在代码实现中,我们需要对每个样本的输出概率进行归一化,并计算它们与对应标签的交叉熵损失。
以下是softmax损失函数的代码实现示例:
```python
import numpy as np
def softmax_loss(scores, y):
# scores为模型对每个类别的输出概率
# y为对应的标签
num_samples = scores.shape
exp_scores = np.exp(scores)
probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)
loss = -np.log(probs[range(num_samples), y])
data_loss = np.sum(loss) / num_samples
return data_loss
# 示例
scores = np.array([[1.2, 0.9, 0.3], [0.8, 1.5, 0.6], [0.2, 0.4, 1.1]])
y = np.array([0, 1, 2])
loss = softmax_loss(scores, y)
print(loss)
```