nn.Softmax(dim=-1)
时间: 2024-04-05 15:33:08 浏览: 21
在 PyTorch 中,`nn.Softmax(dim=-1)` 函数的作用是对输入张量的最后一个维度进行 Softmax 操作。也就是说,如果输入张量的形状为 `(x_1, x_2, ..., x_{n-1}, x_n)`,则 `dim=-1` 表示对最后一个维度 `x_n` 进行 Softmax 操作。这个操作将对每一个最后一个维度上的值进行指数运算,然后对所有的指数值进行归一化,使得每一个值都在 0 到 1 之间,并且所有值的和为 1。这个操作通常用于多分类问题中,将神经网络的输出转化为关于不同类别的概率分布。输出张量的形状和输入张量的形状相同。
相关问题
nn.softmax(dim=-1)
nn.softmax(dim=-1) 是 PyTorch 中的一个函数,它对输入张量的最后一维进行 softmax 运算。softmax 函数可以将一个向量变换为概率分布,即将向量中的每个元素变换为 (0,1) 之间的值,且这些值的和为 1。
softmax(dim=-1)
softmax(dim=-1)是指在最后一维度上进行softmax运算。具体来说,对于一个输入矩阵,softmax(dim=-1)会计算每一行的softmax值,使得每一行的元素相加等于1。这个操作可以将一组数值转化为概率分布,用于多分类或概率预测的任务中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch中tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)对参数dim的理解](https://blog.csdn.net/Will_Ye/article/details/104994504)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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