softmax()代码

softmax()函数是用来计算给定一维数组中每个元素的softmax值的函数。该函数的实现可以使用以下代码：

import numpy as np

def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
e_x = np.exp(x)
return e_x / e_x.sum()

如果给定一个一维数组x，例如x = np.array([-3, 2, -1, 0])，则可以调用softmax()函数来计算softmax值，如下所示：

res = softmax(x)
print(res) # [0.0056533 0.83902451 0.04177257 0.11354962]

这段代码将输出数组x中每个元素的softmax值。具体实现步骤如下：
1. 导入numpy库，以便使用其中的数学函数。
2. 定义softmax()函数，它接受一个一维数组x作为输入。
3. 在函数体内，使用np.exp()函数计算数组x中每个元素的指数。
4. 计算数组e_x中所有元素的总和，使用e_x.sum()来实现。
5. 将数组e_x中的每个元素除以总和，以得到每个元素的softmax值。
6. 返回softmax值作为函数的输出。

参考资料:
- 小白都能看懂的softmax详解 - bitcarmanlee的博客 - CSDN博客: https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853
- 归一化指数函数_百度百科: https://baike.baidu.com/item/归一化指数函数/22660782?fromtitle=Softmax函数&amp;fromid=22772270&amp;fr=aladdin<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [softmax 介绍 + 公式 + 代码](https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/102496419)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [softmax 代码实现](https://blog.csdn.net/yh1226/article/details/86668529)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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