F.log_softmax(x)
时间: 2024-05-25 18:17:10 浏览: 30
F.log_softmax(x) computes the logarithm of the softmax function applied to input tensor x along the specified dimension.
The softmax function takes an input tensor and computes a probability distribution over the elements of the tensor such that the sum of the probabilities is equal to 1.
The logarithm of the softmax function is often used in machine learning to calculate the negative log-likelihood loss for multi-class classification problems.
相关问题
F.log_softmax
F.log_softmax是一个函数,它在softmax的结果上再进行一次log运算。这个函数可以通过指定维度参数来计算log_softmax。在PyTorch中,可以使用F.log_softmax(x, dim=1)或者F.log_softmax(x, dim=0)来调用log_softmax函数。
log_softmax函数的作用是将输入张量进行softmax操作后再进行log运算,得到一个新的张量。它常用于计算分类问题中的概率分布。
具体地说,log_softmax函数可以将原始输入张量x的每个元素作为指数的指数,然后对结果进行归一化处理,最后取对数。这样可以得到一个概率分布,在该分布中每个元素的取值范围为负无穷到0。
下面是一个使用log_softmax函数的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
inp1 = torch.Tensor([1, 3, 6])
print(inp1)
print(F.log_softmax(inp1, dim=0))
```
在这个示例中,inp1是一个输入张量,通过调用F.log_softmax(inp1, dim=0),我们可以得到对inp1进行log_softmax操作后的结果。
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解](https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/118001835)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [(详细全面)softmax和log_softmax的联系和区别,NLLLOSS和CrossEntropyLoss的联系和区别](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/118421352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
F.softmax与F.log_softmax的区别
F.softmax和F.log_softmax是PyTorch中常用的两个函数,用于进行概率计算和对数概率计算。它们的区别在于输出结果的形式。
F.softmax函数将输入张量视为概率分布,并将其映射到一个介于0和1之间的值域上,使得所有元素的和为1。具体而言,对于输入张量x的每个元素i,softmax函数的计算公式为:
softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x))
其中exp(x_i)表示x_i的指数,sum(exp(x))表示所有元素的指数之和。
F.log_softmax函数则是在F.softmax的基础上,对其结果进行对数变换。对于输入张量x的每个元素i,log_softmax函数的计算公式为:
log_softmax(x_i) = log(softmax(x_i))
log(softmax(x_i))即为对softmax结果取对数。
总结起来,F.softmax函数用于计算概率分布,F.log_softmax函数用于计算对数概率分布。在实际应用中,F.log_softmax常用于计算损失函数(如交叉熵损失)中的对数概率部分,以便更好地优化模型。
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