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Python PyTorch Softmax用法及代码示例


本文简要介绍python语言中 torch.nn.Softmax 的用法。

用法:

class torch.nn.Softmax(dim=None)

返回

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

参数

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

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。

Softmax 定义为:

当输入张量是稀疏张量时,未指定的值将被视为 -inf

形状:
  • 输入: 其中 * 表示任意数量的附加维度

  • 输出: ,与输入的形状相同

注意

该模块不直接与 NLLLoss 一起使用,它期望在 Softmax 和自身之间计算 Log。改用LogSoftmax(它更快并且具有更好的数值属性)。

例子:

>>> m = nn.Softmax(dim=1)
>>> input = torch.randn(2, 3)
>>> output = m(input)

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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.Softmax。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。