Python PyTorch Softmin用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.nn.Softmin 的用法。

用法:

class torch.nn.Softmin(dim=None)

参数：

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

返回：

与输入具有相同维度和形状的张量，其值在 [0, 1] 范围内

将 Softmin 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。

Softmin 定义为：

\text{Softmin}(x_{i}) = \frac{\exp(-x_i)}{\sum_j \exp(-x_j)}

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

例子：

>>> m = nn.Softmin()
>>> input = torch.randn(2, 3)
>>> output = m(input)