如何实现pytorch softmax分类输出分类标签结果

要实现pytorch softmax分类输出分类标签结果，可以通过以下步骤：

1. 将输入通过网络得到softmax输出概率分布。
2. 对每个样本，在概率分布中取最大值的索引作为预测标签。
3. 将预测标签与实际标签进行比较以计算分类准确率。

具体实现可以参考以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.softmax(self.fc2(x), dim=1)
        return x

# 加载数据集
x = torch.randn(100, 10)
y = torch.randint(0, 2, (100,))

# 训练模型
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 预测标签
with torch.no_grad():
    pred = torch.argmax(model(x), dim=1)

# 计算分类准确率
accuracy = (pred == y).float().mean()
print(accuracy)

在这个例子中，模型是一个简单的两层全连接神经网络，输入大小为10，输出大小为2。我们使用交叉熵损失函数进行训练，优化器为Adam。训练完成后，我们可以使用`torch.argmax`获取每个样本的预测标签，然后计算分类准确率。