softmax pytorch

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.softmax()函数来实现Softmax函数的计算。该函数的接口定义为torch.nn.functional.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)。 Softmax函数的核心在于对输入的张量进行归一化操作，将每个元素的值转化为一个(0, 1)之间的概率值，使得所有元素的概率和为1。Softmax函数的实现可以通过指定dim参数来对特定维度上的元素进行归一化操作。 以下是一个使用Softmax函数的例子：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义输入张量
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# 对输入张量应用Softmax函数
output_tensor = F.softmax(input_tensor, dim=0)

# 输出结果
print(output_tensor)

在上述例子中，我们定义了一个输入张量input_tensor，然后使用F.softmax()函数对其进行Softmax操作，指定dim=0表示对张量的第一个维度进行归一化操作。最后打印输出结果。请注意，Softmax函数返回的是一个概率分布，代表了每个元素被分配到每个类别的概率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Pytorch基础】torch.nn.functional.softmax介绍](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/124141658)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch学习笔记 —— Softmax函数](https://blog.csdn.net/ProQianXiao/article/details/102893139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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