probs = softmax(output)

这行代码是对模型输出的 mask 进行 softmax 归一化，以得到每个像素点对应的分类概率。

在深度学习中，softmax 函数通常用于将一个多分类问题的输出转化为概率分布，以便于对模型的预测结果进行解释和分析。在本代码中，我们使用了 softmax 函数对模型输出的 mask 进行归一化，以得到每个像素点对应的分类概率。

具体来说，softmax 函数会对每个像素点的分类得分进行指数化，然后进行归一化，使得所有分类概率之和等于 1。最终得到的 probs 是一个与输入图像大小相同的二维张量，其中每个元素对应着一个像素点的分类概率，表示该像素点属于各个类别的概率分布。

需要注意的是，在实际的应用中，softmax 函数的参数设置和输出解释可能会因不同的深度学习模型而异，因此需要根据具体的场景来选择和调整相应的参数，以得到合适的分类概率分布。