softmax分类器pytorch

softmax分类器在PyTorch中是一个常用的多分类模型。它使用softmax函数作为激活函数，可以将输入转化为概率分布，用于对不同类别进行分类。softmax函数的表达式如下：

softmax(X)ij = exp(Xij) / ∑k exp(Xik)

其中，X是模型的输入，Xij表示输入矩阵X中的第i行第j列元素。

在PyTorch中，可以使用以下代码实现softmax分类器：

import torch
import torch.nn as nn

class SoftmaxClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(SoftmaxClassifier, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
        
    def forward(self, x):
        logits = self.linear(x)
        probabilities = torch.softmax(logits, dim=1)
        return probabilities

在上述代码中，我们定义了一个SoftmaxClassifier类，它继承自nn.Module。在初始化中，我们使用nn.Linear定义了一个全连接层，将输入的维度(input_dim)映射到输出的维度(output_dim)。在forward方法中，我们首先通过全连接层计算出logits（预测结果），然后使用torch.softmax函数将logits转化为概率分布。