torch.softmax

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：

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。