nn.functional.softmax(X, dim=-1)

dim=-1表示在最后一个维度(大概率是一行)应用Softmax函数,将值标准化为概率分布。

实例

假设我们有一个张量X,形状为(2,3),内容如下:

复制代码
import torch  
import torch.nn.functional as F  

X = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],  
                  [1.0, 2.0, 3.0]])  

# 计算 Softmax  
softmax_result = F.softmax(X, dim=-1)  
print(softmax_result)

输出:

复制代码
tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6652],  
        [0.0900, 0.2447, 0.6652]])

可以看到,每一行的输出值加起来为 1,这表示已经进行了Softmax操作。

相关推荐
LaughingZhu1 天前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-09-19
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·百度
风合星语1 天前
2026 具身智能技术实战(一):VLA 到底怎么控制机器人?——用 LeRobot 跑通 SmolVLA 推理
pytorch·机器人·具身智能·vla·lerobot·smolvla
猎头南楼1 天前
知识社区推荐系统实践:新用户冷启动与长短期兴趣建模的挑战 资深推荐算法工程师
人工智能·深度学习·算法·机器学习
高洁011 天前
未来三年,AI 落地的五个确定性判断一
人工智能·深度学习·机器学习·transformer·知识图谱
Tancenter1 天前
sequeeze()和unsequeeze()
pytorch·tensorr
`流年づ1 天前
人工智能学习笔记 - 补充
人工智能·笔记·深度学习·学习
Omics Pro1 天前
斯坦福Nature+Science|广义虚拟细胞基础大模型
数据库·人工智能·算法·机器学习·自然语言处理
Thomas.Sir1 天前
第21课:PyTorch|GPU多卡训练与分布式训练基础【让多卡并行成为你的加速引擎】
人工智能·pytorch·分布式
成为深度学习高手1 天前
CrossLinear:即插即用的跨相关嵌入,让线性模型也能用好外生变量
人工智能·python·深度学习·数据挖掘
科技苑1 天前
如何打造一个高效的全栖内容制作生态系统?
深度学习