pytorch的softmax

在PyTorch中，可以使用softmax函数来实现Softmax回归。Softmax回归是一个用于多类分类问题的线性模型，它将输入通过线性变换后，再通过softmax函数将输出转换为合理的概率分布。

以下是使用PyTorch实现Softmax回归的代码示例[^1]：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义softmax模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        # 展平数据 (n,1,28,28) --> (n,784)
        x = x.view(-1, 784)
        return torch.softmax(self.fc1(x), dim=1)

在这个示例中，我们定义了一个名为`Net`的类，继承自`nn.Module`。在`__init__`方法中，我们定义了一个全连接层`fc1`，输入大小为784，输出大小为10。在`forward`方法中，我们首先将输入数据展平，然后通过全连接层和softmax函数得到输出。

需要注意的是，PyTorch提供了`torch.softmax`函数来计算softmax，其中`dim=1`表示在第1维度上进行softmax操作，即对每个样本的输出进行softmax计算。

希望这个例子能够帮助你理解如何使用PyTorch实现Softmax回归。