pytorch在模型中加入softmax的戴安

在PyTorch中，可以使用`nn.functional.softmax`函数在模型中加入softmax。具体来说，可以在模型的`forward`函数中加入以下代码：

import torch.nn.functional as F

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        x = F.softmax(x, dim=1)  # 在输出层加入softmax
        return x

在上面的代码中，我们定义了一个包含两层全连接层的神经网络，然后在输出层加入了softmax。具体来说，我们使用`nn.functional.softmax`函数，将输出`x`进行softmax操作，并在第二个维度上进行归一化，即每个样本的所有类别得分之和为1。

需要注意的是，有时候在训练中不需要加入softmax，因为在PyTorch中的交叉熵损失函数`nn.CrossEntropyLoss`已经内置了softmax操作。但是在测试或预测时需要加入softmax，以得到每个类别的概率分布。