Python实现按行softmax函数

可以使用NumPy库实现按行softmax函数，具体代码如下：

import numpy as np

def row_softmax(x):
    """
    计算矩阵按行softmax函数的值
    :param x: 输入的矩阵，形状为（m,n）
    :return: softmax后的矩阵，形状为（m,n）
    """
    # 计算每行的指数
    exp_x = np.exp(x - np.max(x, axis=1, keepdims=True))
    # 计算每行的softmax值
    softmax_x = exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)
    return softmax_x

其中，`np.max(x, axis=1, keepdims=True)`表示在每行取最大值，并将结果保留为列向量，这样可以避免指数值过大而出现计算错误。`exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)`则表示将每行的指数值除以该行所有指数值之和，即得到softmax值。

使用示例：

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(row_softmax(x))

输出结果为：

[[0.09003057 0.24472847 0.66524096]
 [0.09003057 0.24472847 0.66524096]
 [0.09003057 0.24472847 0.66524096]]