python 实现softmax

在Python中，Softmax函数是一种常用的激活函数，特别是在处理概率分布和多分类问题时。它将一组实数映射到0到1之间，并保证所有值的总和等于1，表示每个类别的概率。以下是使用NumPy库实现Softmax函数的一个简单例子：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 首先，确保输入是一个数组
    x = np.array(x)
    
    # 计算exponentials (e^x)
    exps = np.exp(x - np.max(x, axis=axis, keepdims=True))
    
    # 计算softmax值，即归一化后的exp值除以它们的总和
    return exps / np.sum(exps, axis=axis, keepdims=True)

# 使用示例
inputs = np.array([1, 2, 3])
softmax_result = softmax(inputs)
print(softmax_result)

在这个例子中，`axis`参数可以根据需要选择，通常在多维数组或多分类任务中设置为1（默认值），沿行计算；如果设置为0，则沿列计算。

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Python实现softmax函数

以下是 Python 中实现 softmax 函数的示例代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 计算指数函数
    exp_x = np.exp(x)
    # 计算分母
    sum_exp_x = np.sum(exp_x)
    # 计算每个元素的 softmax 值
    softmax_x = exp_x / sum_exp_x
    
    return softmax_x

其中，输入参数 x 可以是一个一维或二维的 numpy 数组，输出的 softmax 值也是一个与 x 维度相同的 numpy 数组。

python实现softmax计算

以下是Python中实现Softmax函数的完整代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    sum_exp_x = np.sum(exp_x)
    y = exp_x / sum_exp_x
    return y

在这段代码中，我们使用了NumPy库的exp函数和sum函数来实现Softmax函数的计算。首先，我们将输入的向量x中的每个元素取指数，然后对所有指数值求和。最后，我们将每个指数值除以总和得到Softmax函数的输出。这样可以确保输出是一个概率分布，所有元素的和为1。