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
fl17683117 分钟前
工业玻璃不同形状类别玻璃检测数据集VOC+YOLO格式1012张4类别
人工智能·yolo·机器学习
Rocky Ding*18 分钟前
【三年面试五年模拟】2026-10-25 华为大模型算法岗一面面经:13道题解析与算法实现
论文阅读·人工智能·深度学习·机器学习·大模型·aigc·ai-native
123_不打狼2 小时前
VCWM-State:面向单细胞扰动预测的细胞虚拟世界模型简介
深度学习·state·生信·vcwm
七牛开发者2 小时前
TokenGate:端到端可训练的 Token 剪枝机制,让大模型 Prefill 提速 11.3 倍
算法·机器学习·剪枝·长上下文·tokengate
白露与泡影3 小时前
从 GLM 到 GPT,HarnessPro 如何用 RSI 降低 Agent 成本
人工智能·gpt·机器学习
高洁013 小时前
知识图谱:结构化表达实体与关系的知识组织技术
人工智能·python·深度学习·机器学习·迁移学习
硅谷秋水3 小时前
Agentic World Action Models(AW-0)贡献与不足分析
人工智能·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
tellmewhoisi4 小时前
深度学习24:PyTorch:Sequential构建模型
人工智能·pytorch·深度学习
zh路西法4 小时前
【深入理解 LSTM】从时间反向传播(BPTT)到长时记忆:门控机制与实验验证
pytorch·python·rnn·gru·lstm·bptt
腾讯云大数据5 小时前
腾讯云+TBDS+智算平台:多模态数据处理与机器学习一体化实践
大数据·机器学习·云计算·腾讯云