pytorch CNN网络的softmax函数

在PyTorch中，可以通过使用nn.Softmax()函数来实现CNN网络中的softmax操作。具体来说，可以在网络的最后一层添加一个nn.Linear()层，然后将其输出通过nn.Softmax()函数进行处理，以得到每个类别的概率分布。

以下是一个示例代码片段，展示了如何在PyTorch中实现CNN网络中的softmax操作：

import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 4 * 4, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1) # dim=1表示在第1个维度上进行softmax操作

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 32 * 4 * 4)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

在上述代码中，我们创建了一个名为CNN的CNN网络，其中包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。在最后一层全连接层的输出上，我们使用了nn.Softmax()函数进行处理，以得到每个类别的概率分布。请注意，我们将dim参数设置为1，以在第1个维度上进行softmax操作。