python softmax

Python中的softmax函数可以通过以下代码实现：

import numpy as np

def softmax(x):
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)

这个函数的实现是基于numpy库的，它首先计算输入向量x的指数形式，然后将其除以所有指数的和，以得到softmax函数的输出。这样可以确保输出是一个概率分布，所有元素的和为1。\[1\]

另外，为了解决softmax函数中的上溢出和下溢出问题，一般需要对输入进行最小最大标准化。可以通过以下代码实现：

import numpy as np

def softmax(x, axis=1):
    row_max = x.max(axis=axis)
    row_max = row_max.reshape(-1, 1)
    hatx = x - row_max
    hatx_exp = np.exp(hatx)
    hatx_sum = np.sum(hatx_exp, axis=axis, keepdims=True)
    s = hatx_exp / hatx_sum
    return s

这个函数首先计算每行的最大值，然后将每行的元素减去对应行的最大值，以解决溢出问题。接着计算分子和分母，最后将分子除以分母得到softmax值。\[3\]

希望这个回答对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [softmax函数用Python写](https://blog.csdn.net/weixin_35756690/article/details/129522504)[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^insert_down1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【python】实现softmax](https://blog.csdn.net/Resume_f/article/details/123325130)[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^insert_down1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]