softmax(dim)
时间: 2023-08-30 12:07:43 浏览: 53
回答: 在PyTorch中,softmax(dim)函数是用来进行多分类的。它将输入张量进行缩放,使得输出张量的元素位于\[0,1\]范围内,并且所有元素的和为1。参数dim表示在哪个维度上进行计算,即沿着该维度的每个切片的元素和为1。\[1\]
举个例子,假设有一个维度为(2,3,4)的张量a,当dim=0时,表示在维度0上的元素相加等于1;当dim=1时,表示在维度1上的元素相加等于1;当dim=2时,表示在维度2上的元素相加等于1。可以通过torch.nn.Softmax(dim)来实现这些操作。\[1\]
softmax函数的作用是将多分类的结果以概率的形式展现出来。它对模型的分类预测结果进行非负性和归一化处理,最终得到0-1之间的分类概率。softmax函数是sigmoid函数在多分类上的推广。\[3\]
总结来说,softmax(dim)函数在PyTorch中用于进行多分类,通过对输入张量进行缩放,将其转化为概率分布。参数dim表示在哪个维度上进行计算,即沿着该维度的每个切片的元素和为1。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解?](https://blog.csdn.net/zouxiaolv/article/details/125077637)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.nn.Softmax(dim=0,1,2)](https://blog.csdn.net/weixin_49883619/article/details/121880326)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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