Tensorflow.js tf.softmax()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员使用JavaScript语言开发ML模型，并可以直接在浏览器或Node.js中使用ML。

tf.softmax()函数用于在给定logit的情况下计算softmax归一化向量。

用法：

tf.softmax (logits, dim?)

参数：此函数接受两个参数，如下所示：

• Logits:logits数组。
• dim:尺寸softmax将在其上执行。

返回值：返回tf.Tensor

范例1：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
const a = tf.tensor1d([3, 1, 3]);
a.softmax().print();

输出：

Tensor
    [0.4683105, 0.0633789, 0.4683105]

范例2：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
const a = tf.tensor1d([3, 1, 3]);
a.softmax().print();

输出：

Tensor
    [[0.9525742, 0.0474259],
     [0.7310586, 0.2689414],
     [0.9933072, 0.0066929]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#softmax