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简介

Hello！

非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～  

ଘ(੭ˊᵕˋ)੭

昵称：海轰

标签：程序猿｜C++选手｜学生

简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖...已保研

学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！

唯有努力💪

torch.nn.Softmax()

语法

torch.nn.Softmax(dim=None)

• dim (int) ：计算 Softmax 的维度（因此沿 dim 的每个切片的总和为 1）。

return

• 一个与输入具有相同维度和形状的张量，其值在 [0, 1] 范围内

作用

将 Softmax 函数应用于 n 维输入张量，重新缩放它们，使 n 维输出张量的元素位于 [0,1] 范围内并且总和为 1

Applies the Softmax function to an n-dimensional input Tensor rescaling them so that the elements of the n-dimensional output Tensor lie in the range [0,1] and sum to 1.

Softmax定义：

当输入张量是稀疏张量时，未指定的值将被视为 -inf

举例

m = nn.Softmax(dim=0)
input = torch.tensor([[1.,2,3],[4,5,6]])
output = m(input)

print('input : \n', input)
print('output : \n', output)

---

m = nn.Softmax(dim=1)
input = torch.tensor([[1.,2,3],[4,5,6]])
output = m(input)

print('input : \n', input)
print('output : \n', output)

以上的区别在于dim=0 or dim=1

也就是进行softmax运算选择的那一维度

dim=0，第一维，Pytorch是列优先

dim=1，第二维，按行

注意：

• dim = -1 也就是按最后一维
• 进入softmax需为float类型

参考

• pytorch.org/docs/stable…

结语

文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正