torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的tensorflow代码

torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的tensorflow代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设input是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量
input = ...

# 在最后一个维度上应用softmax函数
output = tf.nn.softmax(input, axis=-1)

其中，`input`是形状为`[batch_size, num_classes]`的张量，`axis=-1`表示在最后一个维度上应用softmax函数。在tensorflow中，`tf.nn.softmax`函数的第二个参数`axis`指定了在哪个维度上应用softmax函数。如果`axis=-1`，表示在最后一个维度上应用softmax函数，即对每个样本的每个类别分数进行softmax归一化。

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torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的keras代码

torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的keras代码如下：

from tensorflow.keras.layers import Softmax

# 假设input是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量
input = ...

# 在最后一个维度上应用softmax函数
output = Softmax(axis=-1)(input)

其中，`input`是形状为`[batch_size, num_classes]`的张量，`axis=-1`表示在最后一个维度上应用softmax函数。在keras中，`Softmax`层的`axis`参数与tensorflow的`tf.nn.softmax`函数的`axis`参数用法相同。`Softmax`层会将输入张量的每个样本的每个类别分数进行softmax归一化。

torch.nn.softmax(dim=-1)

这是一个 PyTorch 中的函数，用于计算 softmax 函数。它将输入张量的每个元素作为指数，将它们归一化为总和为 1 的概率分布。参数 dim=-1 表示在最后一个维度上进行 softmax 计算。