使用方法:用于分类问题上,将类别得分向量再经过一层Softmax处理,不建议将其与NLLLoss一起使用,可以使用LogSoftmax代替。 # 随机初始化一个tensor a = torch.randn(2, 3) print(a) # 输出tensor # 初始化一个Softmax计算对象,在输入tensor的第2个维度上进行此操作 m = nn.Softmax(dim=1) #将a进行softm...
m = nn.Softmin(dim=1) 26、Softmax 公式: 示例: m = nn.Softmax(dim=1) 27、LogSoftmax 公式: 示例: m = nn.LogSoftmiax(dim=1) 28、其它 还有MultiheadAttention、Softmax2d、AdaptiveLogSoftmaxWithLoss相对复杂一些没有添加,可去官网文档查看. 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp ...
x_softmax2 = nn.Softmax(dim=1)(x) # 每行算 print(x_softmax2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1)已知该tensor的维度为(3,3),那么d0=3,d1=3。 2) dim=0时 将tensor分为d0=3个区域,相邻区域间的d0=3个数进行softmax运算。 也就是按列运算,最后的结果可以计算每一列的总和验证下。 3)dim...
在Pytorch中，Softmax和LogSoftmax是两种常用的概率归一化函数。Softmax函数通过指定参数dim（0或1）对输入向量进行操作，当dim=0时，每一列元素会被归一化；dim=1时，每一行元素被归一化，保证所有元素和为1。LogSoftmax是对Softmax结果取自然对数，使得输出更容易进行数值计算。下面是一个代码示例，展...
m = nn.LogSoftmax(dim=1) loss = nn.NLLLoss() # input is of size N x C = 3 x 5 input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) # each element in target has to have 0 <= value < C target = torch.tensor([1, 0, 4]) ...
softmax_func = nn.Softmax(dim=1) softmax_output = softmax_func(x_input) print('softmax_output = ', softmax_output) log_output = torch.log(softmax_output) print('log_output = ', log_output) nllloss = nn.NLLLoss() nllloss_output = nllloss(log_output, y) ...
目录 一、函数解释 二、代码示例 三、整体代码 一、函数解释 1.Softmax函数常用的用法是指定参数dim就可以: (1)dim=0:...
self.dim =Nonedefforward(self,input):returnF.softmax(input, self.dim, _stacklevel=5)defextra_repr(self):return'dim={dim}'.format(dim=self.dim) AI代码助手复制代码 2.LogSoftmax其实就是对softmax的结果进行log,即Log(Softmax(x)) classLogSoftmax(Module):r"""Applies the :math:`\log(\tex...
softmax(dim=1) output = loss(input, target) output.backward() 2. nn.NLLLoss 功能:负对数似然损失函数,当网络的最后一层是nn.LogSoftmax时使用。用于训练 C 个类别的分类问题 主要参数: weight:各类别的loss设置权值,必须是一个长度为 C 的 Tensor ignore _index:设置一个目标值, 该目标值会被忽略,...
softmax 是神经网路中常见的一种计算函数,其可将所有参与计算的对象值映射到 0 到 1 之间,并使得计算对象的和为 1. 在 pytorch 中的 softmax 方法在使用时也需要通过 dim 方法来指定具体进行 softmax 计算的维度。这里以 torch.nn.functional.softmax 为例进行说明。