nn.Softmax(dim=-1)

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

self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

这是一个定义 softmax 操作的代码，其中：

- `nn.Softmax` 是 PyTorch 中的 softmax 模块
- `dim=-1` 表示对最后一个维度进行 softmax 操作

具体来说，这段代码会定义一个 softmax 操作，用于在模型中对最后一个维度的数值进行归一化，使它们表示一个概率分布。在这个模型中，softmax 操作通常被用于计算注意力分布，将一个向量中的每个元素归一化为它们对应的注意力权重。

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。