softmaxLayer的python代码和测试用例

以下是使用Python实现softmaxLayer的代码示例：

import numpy as np

class SoftmaxLayer:
    def __init__(self):
        self.input = None

    def forward(self, input):
        self.input = input
        exp_input = np.exp(input)
        return exp_input / np.sum(exp_input, axis=1, keepdims=True)

    def backward(self, output_grad, learning_rate):
        batch_size = self.input.shape[0]
        output = self.forward(self.input)
        d_input = np.zeros_like(self.input)

        for i in range(batch_size):
            jacobian = np.diag(output[i]) - np.outer(output[i], output[i])
            d_input[i] = np.dot(output_grad[i], jacobian)

        return d_input

以下是使用Python编写的softmaxLayer的测试用例：

def test_softmax_layer():
    layer = SoftmaxLayer()
    input = np.array([[-1, 2, 3], [0, -2, -1]])
    output = layer.forward(input)
    expected_output = np.array([[0.01587624, 0.11731043, 0.86681333], [0.66524096, 0.09003057, 0.24472847]])
    assert np.allclose(output, expected_output, rtol=1e-5, atol=1e-5)

    output_grad = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]])
    input_grad = layer.backward(output_grad, learning_rate=0.1)
    expected_input_grad = np.array([[-0.01922149, 0.04060154, -0.02138006], [0.15242616, -0.20610701, 0.05368084]])
    assert np.allclose(input_grad, expected_input_grad, rtol=1e-5, atol=1e-5)

    print("softmax layer test passed!")

在这个测试用例中，我们首先创建了一个softmax层并使用给定的输入计算输出。然后，我们使用输出梯度调用反向传播函数，以计算输入梯度。最后，我们检查计算出的输出和输入梯度是否与预期值非常接近。如果测试用例没有抛出异常，则说明softmax层实现正确。