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
biyezuopinvip2 分钟前
基于深度学习的新闻文本分类系统的研究与设计(源码)
人工智能·深度学习·分类·源码·代码·基于深度学习的·新闻文本分类系统的研究与设计
zch不会敲代码5 分钟前
机器学习之线性回归简单案例(代码逐句解释)
人工智能·机器学习·线性回归
Das16 分钟前
【机器学习】06_集成学习
人工智能·机器学习·集成学习
java1234_小锋11 分钟前
【专辑】AI大模型应用开发入门-拥抱Hugging Face与Transformers生态 - 基于BERT文本分类模型微调
人工智能·深度学习·bert
网络安全研发随想12 分钟前
主流大语言模型(LLM)的后训练技术
人工智能·机器学习·语言模型
代码写着写着就会了16 分钟前
RuntimeError: No CUDA GPUs are available
人工智能·深度学习
老鱼说AI16 分钟前
论文精读第五期:V-STAR提高复杂推理能力
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型
C系语言18 分钟前
Anaconda虚拟环境,完全使用conda install命令安装所有包,使用conda install pytorch
人工智能·pytorch·conda
玖日大大31 分钟前
随机森林算法原理及实战代码解析
算法·随机森林·机器学习
CCPC不拿奖不改名39 分钟前
面向计算机应用的数学
人工智能·python·rnn·深度学习·embedding·应用开发数学