modelzoo softmax

在使用modelzoo的softmax时，首先需要定义模型的网络结构，并将模型参数加载到模型中。然后，通过调用nn.Softmax(axis=1)对最后一个全连接层的输出进行缩放，得到每个类别的预测概率。最后，可以使用mindspore.save_checkpoint将模型参数保存到指定的文件中。

以下是一个使用modelzoo softmax的例子：

import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops.operations as ops
import mindspore

# Define model class
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define model parameters
        self.w = mindspore.Parameter(...)
        self.b = mindspore.Parameter(...)
    
    def construct(self, x):
        # Perform linear transformation
        z = ops.matmul(x, self.w) + self.b
        return z

# Instantiate model
model = Network()

# Load checkpoint and load parameter to model
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)

# Define forward function
def forward_fn(x):
    z = model(x)
    # Apply softmax to obtain predicted probabilities
    softmax = nn.Softmax(axis=1)
    pred_probab = softmax(z)
    return pred_probab

# Example usage
input_data = ...
output = forward_fn(input_data)

注意，在使用modelzoo softmax时，需要根据具体的模型结构和参数进行相应的实现和调用。上述代码仅为示例，具体实现需要根据具体情况进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>