softmax prediction

根据提供的引用内容，softmax prediction的实现方法如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F

# 构造输入数据
__prediction = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6]).reshape(3, 3)
_prediction = torch.tensor(__prediction, dtype=torch.float32)

# 对prediction做softmax
prediction = F.softmax(input=_prediction, dim=1)

# 输出结果
print(prediction)

输出结果为：

tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6653],
        [0.0159, 0.0429, 0.9412],
        [0.0159, 0.0429, 0.9412]])

其中，`F.softmax()`函数对输入的`_prediction`进行softmax操作，`dim=1`表示对每一行进行softmax操作。最终输出的`prediction`是一个3行3列的张量，每一行的元素和为1，表示对应的预测概率。

相关问题

mnist softmax

以下是使用Softmax回归模型对MNIST数据集进行分类的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 读取MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 创建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# 创建权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 创建Softmax模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 创建损失函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 创建优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 创建会话并训练模型
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for _ in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

该示例代码使用TensorFlow实现了一个简单的Softmax回归模型，用于对MNIST数据集进行分类。首先读取MNIST数据集，然后创建输入占位符、权重和偏置变量以及Softmax模型。接着创建损失函数和优化器，并使用训练数据对模型进行训练。最后，使用测试数据评估模型的准确率。

mnist softmax回归

MNIST是一个手写数字字符集，其包含了60,000张训练集和10,000张测试集。softmax回归是一种分类方法，它将每个类别的概率估计为一个softmax函数输出的值。

以下是使用tensorflow实现mnist softmax回归的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 创建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# 创建权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 创建模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 创建损失函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 创建优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 创建会话并训练模型
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

上述代码首先使用tensorflow中的input_data模块加载了MNIST数据集，并创建了输入占位符和模型参数变量。然后使用softmax函数构建了模型，并使用交叉熵函数作为损失函数。接着使用梯度下降优化器进行训练，并使用测试集进行模型测试，计算了模型的准确率。最后输出模型的准确率。

需要注意的是，softmax回归是一个简单的分类方法，其准确率较低。在实际应用中，可以使用其他更加复杂的模型，例如卷积神经网络（CNN）来提高准确率。