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
Godspeed Zhao31 分钟前
从零开始学AI25——无监督学习之层次聚类
学习·机器学习·聚类
伞伞悦读6 小时前
【第81期】特征缩放怎么选:标准化、MinMax 与 Robust 的原理、泄漏对照和完整实验
人工智能·python·深度学习·机器学习
lucas_AI7 小时前
RL 训练的树枝该长在哪?别看哪里不确定,要看哪里的「梯度」最值钱
机器学习·强化学习
武子康7 小时前
驾驶轨迹换个坐标,就能给移动机器人用吗?
人工智能·算法·机器学习
jay神7 小时前
基于深度学习的交通流量预测系统(Web 版)
前端·人工智能·深度学习·yolo·计算机毕业设计
2601_967980119 小时前
从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
决策树·随机森林·机器学习·scikit-learn·集成学习
一条大祥脚9 小时前
深入理解 PyTorch FlexAttention:从 Score Mod 到 Mask Mod 的稀疏加速之道
人工智能·pytorch·python·注意力机制·flex attention·可编程注意力
硅谷秋水10 小时前
PhysicalWords:一种用于构建机器人操作中潜推理过程的词汇体系
人工智能·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人