torch.softmax

torch.softmax 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算 softmax 函数。softmax 函数是一种常见的激活函数，通常用于多分类问题中，将输出的原始分数转换为概率分布。

其函数定义为：`torch.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)`

其中，`input` 是输入的张量；`dim` 是沿着哪个维度进行计算 softmax 函数，默认为最后一个维度；`_stacklevel` 和 `dtype` 是可选参数。

举个例子，假设有一个大小为 (3, 4) 的张量 `x`，我们要对最后一个维度进行 softmax 操作，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.softmax(x, dim=-1)
print(y)

输出结果为：

tensor([[0.3021, 0.2271, 0.0792, 0.3916],
        [0.1253, 0.0705, 0.1157, 0.6885],
        [0.1546, 0.2040, 0.1178, 0.5236]])

可以看到，输出的张量 `y` 沿着最后一个维度进行了 softmax 操作，每一行的和都等于 1。