torch.softmax函数和relu

torch.softmax函数和relu是深度学习中常用的激活函数。它们的作用不同，softmax函数通常用于多分类问题中，将输出转化为概率分布；而relu函数则常用于神经网络中，可以增强模型的非线性拟合能力。

具体来说，softmax函数将一个向量转化为概率分布，公式为：
$$
\text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^n e^{x_j}}
$$
其中 $x_i$ 表示向量中的第 $i$ 个元素，$n$ 表示向量的长度。softmax函数的输出是一个概率分布，所有元素的和为1。

而relu函数则是一个非线性函数，公式为：
$$
\text{ReLU}(x) = \max(0, x)
$$
当输入 $x$ 大于0时，输出为 $x$；当输入 $x$ 小于等于0时，输出为0。relu函数的作用是增强模型的非线性拟合能力，可以有效地解决梯度消失问题。