如何通过C++ 实现逆向tf.nn.softmax的功能？

以下是C++代码的实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

std::vector<double> inverse_softmax(std::vector<double> y) {
    int n = y.size();
    std::vector<double> x(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        double s = 0.0;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            s += y[j] * (i == j ? 1 : 0);
        }
        x[i] = std::log(s / (y[i] * (1 - y[i])));
    }
    return x;
}

int main() {
    std::vector<double> y = {0.2, 0.3, 0.5}; // 模拟softmax的输出
    std::vector<double> x = inverse_softmax(y); // 反向softmax
    for (int i = 0; i < x.size(); i++) {
        std::cout << x[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

在这个代码中，我们定义了一个名为`inverse_softmax`的函数来实现反向softmax。它接受一个向量`y`作为输入，其中`y`是经过softmax函数计算得到的概率分布。函数内部的实现方式和上面提到的公式是一样的。

在主函数中，我们模拟了一个softmax的输出向量`y`，然后调用`inverse_softmax`函数来计算反向softmax的结果向量`x`。最后，我们将`x`输出到控制台上。

需要注意的是，反向softmax的输出结果可能存在微小误差，这是由于浮点数的精度问题导致的。如果需要精确的结果，可以尝试使用更高精度的数据类型，或者使用其他方法来解决这个问题。