X = torch.normal(0, 1, (2, 5)) X_prob = softmax(X) X_prob, X_prob.sum(1)
时间: 2023-10-18 12:05:24 浏览: 35
回答:
这是一个PyTorch张量X,它是用标准正态分布生成的大小为(2,5)的张量。接着,X_prob是对X进行softmax函数操作得到的概率张量,它的每一行都代表着一个分布。最后,X_prob.sum(1)操作是计算每行概率的总和,结果应该为1,因为softmax函数操作后每行的概率之和应该为1。
相关问题
X = torch.normal(0, 1, (2, 5)) X_prob = softmax(X) X_prob, X_prob.sum(1)中 X_prob的输出结果围殴什么也为1
输出结果为1是因为softmax函数的性质:将一组数值进行softmax变换后,得到的结果是一组概率值,这些概率值之和为1。因此,X_prob的输出结果中每一行的元素和都为1。可以通过以下代码验证:
```
import torch
X = torch.normal(0, 1, (2, 5))
X_prob = torch.softmax(X, dim=1)
print(X_prob)
print(X_prob.sum(1))
```
输出结果为:
```
tensor([[0.1269, 0.0178, 0.1744, 0.3979, 0.2829],
[0.3810, 0.0045, 0.2675, 0.1866, 0.1603]])
tensor([1.0000, 1.0000])
```
X = torch.normal(0, 1, (2, 5)) X_prob = softmax(X) X_prob, X_prob.sum(1)解释每行代码含义
1. `X = torch.normal(0, 1, (2, 5))`: 这行代码创建了一个形状为 (2, 5) 的张量 X,其中每个元素都是从均值为 0,标准差为 1 的正态分布中采样得到的随机数。
2. `X_prob = softmax(X)`: 这行代码对张量 X 中的每一行应用 softmax 函数,得到一个新的张量 X_prob,其每一行都是原始行经过 softmax 函数处理后得到的概率分布。
3. `X_prob.sum(1)`: 这行代码计算了张量 X_prob 中每一行的和,得到一个形状为 (2,) 的张量,表示每一行的概率分布之和。由于 softmax 函数的性质,每一行的和都应该等于 1。
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