nn.Softmax(dim=2)

时间: 2024-04-01 20:37:44 浏览: 77
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python softmax函数

这是一个PyTorch中的神经网络模块，它的作用是对输入张量进行softmax函数的计算，并在dim=2的维度上进行归一化操作。具体来说，如果输入张量的形状为(batch_size, seq_len, num_classes)，那么执行nn.Softmax(dim=2)后，将在num_classes这个维度上对每个位置的值进行softmax计算，得到(batch_size, seq_len, num_classes)形状的输出张量。在自然语言处理任务中，通常将softmax应用于模型的输出，以获得每个类别的概率分布。dim参数表示执行softmax的维度，这里的dim=2表示在最后一个维度上进行softmax。
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翻译一下这串代码 class TAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads project_out = not (heads == 1 and dim_head == dim) self.heads = heads self.scale = dim_head ** -0.5 self.attend = nn.Softmax(dim=-1) self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, dim), nn.Dropout(dropout) ) if project_out else nn.Identity()

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trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

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class ThreelinearModel(nn.Module): def __init__(self): super.__init__() self.linear1 = nn.Linear(12, 12) self.mish1 = Mish() self.linear2 = nn.Linear(12, 8) self.mish2 = Mish() self.linear3 = nn.Linear(8, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss # 确定交叉熵系数 def forward(self,x): # 定义一个全连接网络 lin1_out = self.linear1(x) out1 = self.mish1(lin1_out) out2 = self.mish2(self.linear2(out1)) out3 = self.softmax(self.linear3(out2)) def getloss(self,x,y): y_pred = self.forward(x) loss = self.criterion(y_pred,y) return loss

输入层有12个神经元，输出层有2个神经元，使用了 Mish 激活函数和 Softmax 函数，损失函数为交叉熵损失函数。该模型可以用于分类任务。在 forward 函数中，通过调用自定义的 Mish 激活函数和 Softmax 函数，将输入的...
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