softmax反演如何实现？在TensorFlow中有哪些现成的函数可以调用？

softmax反演（softmax inversion）是指将softmax函数的输出结果转换成输入结果的过程。在某些场景下，我们需要根据softmax后的概率分布结果反推出输入的特征向量。这个过程需要使用到softmax函数的反函数，也称为softmax的逆函数。但是softmax函数并不是一个双射函数，它并没有一个明确的反函数。因此，softmax反演通常是一个近似求解的过程。

在TensorFlow中，可以使用tfp.bijectors.SoftmaxCentered函数来实现softmax反演。该函数是TensorFlow Probability库中的一个双射函数，可以将softmax后的概率分布反演成输入的特征向量。具体用法如下：

import tensorflow_probability as tfp

# 定义一个softmax反演函数
softmax_inv = tfp.bijectors.SoftmaxCentered()

# 假设softmax后的概率分布为probs，进行反演
inputs = softmax_inv(probs)

需要注意的是，tfp.bijectors.SoftmaxCentered函数只能处理中心化的softmax概率分布，因此在使用前需要将原始的softmax结果进行中心化处理。另外，由于softmax反演是一个近似求解的过程，因此反演结果可能存在一定的误差。