softmax_linear

softmax_linear 是一个神经网络层，通常用于多分类问题。它是在全连接层的基础上增加了一个 softmax 操作。softmax 操作将全连接层的输出转化为每个类别的概率值，使得概率值之和为 1。softmax_linear 的输出可以用于计算分类任务的损失函数，并且也可以作为模型预测的结果。在深度学习模型中，softmax_linear 通常是最后一个输出层，它的输入为前一层的输出，输出的维度为分类的类别数。

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class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1)是什么意思

这行代码是在进行分类任务时使用的，它将线性输出通过 softmax 函数进行归一化，得到每个类别的概率分布，并且取对数，以便于计算交叉熵损失。具体来说，dim=1 表示在第二个维度上进行 softmax 归一化。

def forward(self, input):#实现向前传播，根据输入计算一遍输出 y = self.linear1(input) y = self.relu(y) y = self.linear2(y) y = self.relu(y) y = self.linear3(y) # y = self.softmax(y) return y model = softmax_model()#

这段代码实现了一个三层的全连接神经网络模型，并被封装在`softmax_model`类中。该模型的输入为`input`，经过`linear1`、`relu`、`linear2`、`relu`、`linear3`这五个层的计算后，最后输出结果`y`。其中，`linear1`、`linear2`、`linear3`是三个线性层，`relu`是激活函数，在这里使用了ReLU函数，`softmax`被注释掉了，如果需要进行多分类任务的话，可以将其取消注释。最后，创建了一个`softmax_model`对象。