pytorch softmax代码实现
时间: 2023-03-31 16:01:41 浏览: 131
可以使用以下代码实现pytorch中的softmax函数:
import torch
import torch.nn.functional as F
x = torch.randn(2, 5) # 生成一个2行5列的随机张量
y = F.softmax(x, dim=1) # 在第二个维度上进行softmax操作
print(y)
输出结果为:
tensor([[.1744, .142, .1954, .2867, .2015],
[.1159, .1964, .2147, .2343, .2387]])
其中,dim参数指定了在哪个维度上进行softmax操作,这里选择了第二个维度。
相关问题
softmax回归pytorch实现代码
Sure, 这是一个简单的 softmax 回归 PyTorch 实现代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 定义 softmax 回归模型
class SoftmaxRegression(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(SoftmaxRegression, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(in_dim, out_dim)
def forward(self, x):
y = self.linear(x)
y = F.softmax(y, dim=1)
return y
# 加载数据集
x_train = torch.randn(1000, 10)
y_train = torch.randint(0, 5, (1000,))
x_test = torch.randn(200, 10)
y_test = torch.randint(0, 5, (200,))
# 定义模型、损失函数、优化器
model = SoftmaxRegression(10, 5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(100):
model.train()
optimizer.zero_grad()
y_pred = model(x_train)
loss = criterion(y_pred, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试模型
if epoch % 10 == 0:
model.eval()
correct = 0
with torch.no_grad():
y_pred = model(x_test)
_, predicted = torch.max(y_pred, 1)
correct += (predicted == y_test).sum().item()
acc = correct / len(y_test)
print(f"Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}, Accuracy: {acc:.4f}")
```
希望能够帮到你!
pytorch softmax
PyTorch提供了softmax函数的实现方式。你可以使用`torch.nn.functional.softmax`函数来计算softmax。
示例代码如下:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 输入数据
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 使用softmax函数进行计算
output = F.softmax(x, dim=0)
print(output)
```
在上面的代码中,我们使用`torch.nn.functional.softmax`函数计算了输入张量x的softmax值,并将结果存储在output中。dim参数指定了在哪个维度上进行softmax操作,0表示按列计算softmax。
希望这可以帮助到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。