torch.softmax
时间: 2023-10-12 18:15:12 浏览: 43
torch.softmax 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算 softmax 函数。softmax 函数将实数向量作为输入,并输出一个与输入向量维度相同的概率分布,其中每个值都在 0 到 1 之间,且所有值的和为 1。softmax 函数的公式如下:
$$\text{softmax}(x_i) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}$$
其中,$x_i$ 是输入向量的第 $i$ 个元素。在 PyTorch 中,torch.softmax 的输入可以是一个张量或一个变量,并且可以在任何维度上计算 softmax。例如,对于一个二维张量,可以在每行或每列上计算 softmax。函数的语法如下:
```python
torch.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)
```
其中,input 是输入张量,dim 是计算 softmax 的维度。如果不指定 dim,则默认在最后一个维度上计算 softmax。_stacklevel 和 dtype 是可选参数,分别表示调用栈级别和输出张量的数据类型。
相关问题
torch.softmax与argmax
在PyTorch中,torch.nn.functional.softmax和torch.softmax都是用于进行softmax操作的函数。
torch.nn.functional.softmax是torch中的一个函数,在torch.nn.functional模块中实现。它接受一个输入张量和一个可选的dim参数,用于指定在哪个维度上计算softmax,默认为最后一个维度。此函数返回一个与输入张量形状相同的张量,其中每个元素都是对应位置的输入元素经过softmax函数计算后的结果。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch学习笔记 —— Softmax函数](https://blog.csdn.net/ProQianXiao/article/details/102893139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.softmax()和torch.argmax()](https://blog.csdn.net/weixin_47516566/article/details/130247892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.softmax函数
引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch的 torch.nn.functional中softmax的作用及其参数说明](https://blog.csdn.net/CSDNwei/article/details/109183104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[Pytorch函数]torch.max、F.softmax](https://blog.csdn.net/qq_41568188/article/details/107456318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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