把X的形态更新为[3, 2]的张量，进行softmax计算操作后查看结果。

可以使用softmax函数对形态为[3, 2]的张量X进行计算，得到一个形态相同的张量作为输出结果。具体操作如下：

1. 导入softmax函数库

import numpy as np

def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum(axis=)

2. 定义形态为[3, 2]的张量X

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

3. 对张量X进行softmax计算

result = softmax(X)

4. 查看计算结果

print(result)

输出结果为：

[[.00426978 .01160646]
[.11849965 .31701856]
[.87723057 .67137498]]

这个结果是一个形态为[3, 2]的张量，每个元素都是经过softmax计算后的概率值。