nn.functional.softmax()是否包含可学习参数

nn.functional.softmax()函数不包含可学习参数。它是一个在PyTorch中的函数，用于计算softmax概率分布，将一个实数向量转换为一个概率分布向量。该函数不需要学习参数，它只是一个数学函数，计算输入张量的softmax值。而可学习参数通常包含在神经网络的层中，通过反向传播算法进行优化。

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def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)

这是一个 PyTorch 中的函数 `masked_softmax`，它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度（有效长度指的是在一个 batch 中，每个序列的真实长度，可能由于 padding 的存在而不同）。具体地，该函数的输入为一个形状为 `(batch_size, seq_len, n_classes)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 或 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `valid_lens`。如果 `valid_lens` 是 `None`，则表示所有序列都是有效的，直接对 `X` 进行 softmax 操作；否则，将 `valid_lens` 扩展为 `(batch_size, seq_len)` 的形状（如果原来就是这个形状则不变），并使用 `d2l.sequence_mask` 函数将超过有效长度部分的值设置为一个极大的负数，然后再对处理后的张量进行 softmax 操作。

其中，`d2l.sequence_mask` 函数实现了对一个张量中超过有效长度部分的值进行掩码的功能。具体地，对于一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 的张量 `valid_lens`，`d2l.sequence_mask(X, valid_lens, value=0)` 返回一个形状和 `X` 相同的张量，其中超过 `valid_lens` 的列的值都被设置为 `value`（默认为 0）。

probs = torch.nn.functional.softmax(outputs)这个代码报这个错误RuntimeError: "softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'怎么解决，请给出解决方法和解决代码

这个错误通常是因为输出张量的数据类型为Long而不是Float或Double，softmax函数不支持Long类型的张量。解决方法是将输出张量的数据类型转换为Float或Double类型。以下是修改后的代码示例：

outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.float(), dim=-1)

在这个示例中，我们使用`float()`方法将输出张量转换为Float类型。您也可以使用`double()`方法将其转换为Double类型。另外，为了防止在softmax计算时出现错误，我们还指定了softmax函数的维度为最后一维（即`dim=-1`）。