pytorch softmax 手写数字

在PyTorch中，可以使用nn.Softmax()函数来进行softmax操作。softmax函数被广泛用于分类问题中，特别是多类别分类问题。它将一个向量映射到（0,1）区间，并且这些值之和为1，代表了每个类别的概率。在手写数字识别问题中，我们可以使用softmax函数来输出每个数字的概率。

下面是一个使用PyTorch实现softmax的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义一个包含softmax操作的网络
class Network(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Network, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = F.softmax(x, dim=1)
        return x

# 创建一个网络实例
model = Network()

# 假设有一个手写数字的输入张量input
input = torch.randn(1, 784)

# 使用网络进行预测
output = model(input)

# 打印输出结果
print(output)

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含softmax操作的网络模型Network。然后，我们创建了一个输入张量input，并通过网络进行预测，得到输出张量output。最后，打印输出结果。