pytorch softmax层怎么搭建

PyTorch是一个开源的深度学习框架，支持自动求导，可以用于构建、训练和评估多种类型的神经网络。Softmax层是一种常用的分类层，用于多分类问题。在PyTorch中，您可以使用nn.Softmax层来搭建softmax层。 下面是一个简单的例子： import torch import torch.nn as nn class SoftmaxClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_classes): super(SoftmaxClassifier, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): logits = self.linear(x) return logits 这是一个简单的Softmax分类器，其中定义了一个线性层，并在前向传播中返回logits。您可以使用这个模型来训练您的数据，并在训练后使用nn.functional.softmax函数来计算输出的概率。 记住，在使用softmax层时，您需要使用交叉熵损失函数（nn.functional.cross_entropy）来计算损失，因为softmax层和交叉熵损失函数是一起使用的。