nn.LogSoftmax

时间: 2024-06-07 10:08:14 浏览: 193
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TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

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nn.LogSoftmax 是一个在 PyTorch 中的函数，它将输入张量进行 softmax 操作，然后计算对数。softmax 操作会将输入张量的每个元素除以所有元素的和，从而使得每个元素都在 0 和 1 之间，并且它们的和为 1。然后，LogSoftmax 函数会计算每个元素的自然对数，这样可以将输出值的范围限制在负无穷到 0 之间。LogSoftmax 在神经网络中通常用于计算分类问题的概率分布，其中每个输出节点都表示一个类别，并且概率分布的和为 1。
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class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

这段代码定义了一个CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的类CBOW。...最后，通过self.activation_function2（这里使用了LogSoftmax）对预测结果进行归一化。 这样，CBOW模型的架构就定义好了，可以用于训练和预测。

torch.nn.functional.log_softmax

torch.nn.functional.log_softmax是PyTorch中的一个函数，用于计算softmax函数的对数值。softmax函数是一种常用的激活函数，用于将输入值转换为概率分布。log_softmax函数则是对softmax函数的结果取对数，可以避免...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) #定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" #定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} #将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) #定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 #初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码运行报错，请修改

self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax...

torch.nn.functional.log_softmax(output, dim=-1)

torch.nn.functional.log_softmax(output, dim=-1)是一个PyTorch函数，用于计算指定维度上的log softmax激活函数。具体来说，它将输入张量output应用于softmax函数，然后计算对数值。softmax函数将每个输入元素...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) # 定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" # 定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} # 将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) # 定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 # 初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码缩进有误，请给出正确的缩进

self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

之后将输出展平成一维向量，输入到第一个全连接层中进行ReLU激活，最后输入到第二个全连接层中得到最终的输出，再通过log_softmax函数转换为概率分布。 需要注意的是，这个模型的输入数据应该是二维的图像数据，...

假如tf.nn.softmax函数的输入值是{1,2,3}，经过softmax运算得到输出值{0.0900306 ,0.244728 ,0.665241}；如何通过C++ 实现逆向tf.nn.softmax的功能，并且测试输入{0.0900306 ,0.244728 ,0.665241}，就能得到输出值1,2,3？

x[i] = std::log(s / (y[i] * (1 - y[i]))); } return x; } int main() { std::vector<double> y = {0.0900306, 0.244728, 0.665241}; std::vector<double> x = inverse_softmax(y); for (int i = 0; i < x....

如何通过C++ 实现逆向tf.nn.softmax的功能？

x[i] = std::log(s / (y[i] * (1 - y[i]))); } return x; } int main() { std::vector<double> y = {0.2, 0.3, 0.5}; // 模拟softmax的输出 std::vector<double> x = inverse_softmax(y); // 反向softmax for...

class MILayer(layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) def call(self, inputs): # 获取输入 x1, x2 = inputs # 将输入转换为概率分布 p1 = tf.nn.softmax(x1, axis=-1) p2 = tf.nn.softmax(x2, axis=-1) # 计算互信息 mi = tf.reduce_sum(p1 * tf.math.log(tf.clip_by_value(p1 / (tf.reduce_sum(p1, axis=-1, keepdims=True) * tf.reduce_sum(p2, axis=-2, keepdims=True)), 1e-8, 1.0)), axis=-1) # 返回结果 return mi解释代码

接下来，我们计算互信息，使用的是信息论中的公式：$MI(X,Y)=\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} p(x,y) \log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}$。最后，我们返回计算得到的互信息。 需要注意的是，在计算互信息时，我们需要对...

如何通过C++ 实现逆向tf.nn.softmax的功能？要求：通过softmax的输出值，反推出softmax的输入值。

可以通过以下步骤来实现逆向tf.nn.softmax的功能： 1. 定义一个数组来存储softmax的输出值。 2. 对softmax的输出值进行归一化处理，使得所有值的和为1。 3. 对每个输出值进行反向操作，得到softmax的输入值。 ...

解释一下这段python代码：class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, 2)#输入chanel数，输出卷积核个数（输出chanel数），卷积核大小，卷积核移动步长 self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 2) self.dropout1 = nn.Dropout(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout(0.5) self.fc1 = nn.Linear(3136, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.dropout1(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) output = F.log_softmax(x, dim=1) return output

该类包含一个名为init的方法，该方法使用了super函数调用了nn.Module类的init方法。在Net类的init方法中，定义了一个名为conv1的属性，该属性是nn.Conv2d类的一个实例，该实例的输入通道数为3，输出通道数为32，卷积...
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