def softmax(probs): max_val = np.max(probs, axis=0) p_exp = np.exp(probs - max_val) p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0) return p_exp / p_exp_sum

这段代码实现了 softmax 函数的计算过程。

具体来说，该函数的输入参数是一个二维张量 probs，其中每个元素表示一个像素点属于各个类别的得分。该函数首先使用 np.max() 函数找到每个像素点得分的最大值，然后使用 np.exp() 函数对每个像素点的得分进行指数化，以便于进行归一化。接着，该函数使用 np.sum() 函数计算每个像素点指数化后的得分之和，并将其用于归一化操作。最后，该函数返回每个像素点的分类概率，即指数化后的得分除以归一化因子。

需要注意的是，softmax 函数的实现方式可能会因不同的编程语言和库而异，但其基本思想和计算过程都是相似的。在实际的应用中，可以根据具体的场景和需求来选择合适的 softmax 实现方式，以得到理想的分类概率分布。