nn.functional.softmax()与nn.softmax的区别

在PyTorch中，`nn.functional.softmax()`和`nn.softmax()`都可以用于计算softmax函数，但它们的使用方式略有不同。

`nn.functional.softmax()`是一个函数，可以像其他普通的Python函数一样直接调用，例如：

import torch.nn.functional as F
output = F.softmax(input, dim=1)

`nn.softmax()`是一个模块，需要先实例化成一个对象，然后再调用其中的方法，例如：

import torch.nn as nn
softmax = nn.Softmax(dim=1)
output = softmax(input)

在使用上，`nn.functional.softmax()`是一个纯函数，它不包含任何可学习的参数，因此在训练过程中不会对参数进行更新。而`nn.softmax()`是一个带有可学习参数的模块，因此在训练过程中会对参数进行更新。

另外需要注意的是，由于`nn.functional.softmax()`不包含可学习的参数，因此在使用时需要手动指定`dim`参数来指定在哪个维度上进行softmax。而`nn.softmax()`在实例化时就已经指定了`dim`参数，因此在调用时不需要再次指定。