softmax函数用Python写

softmax 函数在 Python 中可以用以下代码实现：

import numpy as np

def softmax(x):
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)

上面的代码使用了 Numpy 库来实现对向量 `x` 进行 softmax 计算。其中，`np.exp(x)` 计算了 `x` 中每一个元素的指数，`np.sum(np.exp(x), axis=0)` 计算了所有指数的和，最终通过除法得到了 softmax 函数的输出。

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softmax函数用Python写,并举例

Softmax 函数可以用 Python 来实现，下面是一个简单的例子：def softmax(x):
return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)

x = np.array([2.0, 1.0, 0.1])
output = softmax(x)
print(output)

softmax函数写成python形式

softmax函数是一种常用的激活函数，它可以将一个K维的实数向量压缩到另一个K维的实数向量中，其中每个元素的取值范围都在0到1之间，并且所有元素的和为1。softmax函数的Python实现如下所示：

import numpy as np

def softmax(x):
    ex = np.exp(x)
    return ex / ex.sum()

其中，`np.exp(x)`表示对向量x中的每个元素进行指数运算，`ex.sum()`表示对向量ex中的所有元素进行求和操作。最终返回的结果是一个与输入向量x维度相同的向量，其中每个元素都是经过softmax函数处理后的结果。