torch.softmax的温度函数

根据引用中的相关文章和引用中的描述，torch.nn.Softmax函数是将输入张量中的元素进行重新缩放，使得输出张量的元素位于[0, 1]范围内，且总和为1。这个重新缩放的过程类似于将输入张量中的值通过一个“温度”参数进行调节。这个温度参数决定了Softmax函数对输入值的敏感程度，较高的温度会使得输出更加均匀，而较低的温度会使得输出更加尖锐。具体来说，较高的温度会增加输入值之间的差异，而较低的温度会减小输入值之间的差异。所以可以说，温度参数控制了Softmax函数输出的平滑程度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释](https://download.csdn.net/download/weixin_38667403/13710111)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深入浅出Pytorch函数——torch.nn.Softmax](https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/131884600)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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