一般会设置成dim=0,1,2,-1的情况(可理解为维度索引)。其中2与-1等价,相同效果。 用一张图片来更好理解这个参数dim数值变化: 当dim=0时, 是对每一维度相同位置的数值进行softmax运算,和为1 当dim=1时, 是对某一维度的列进行softmax运算,和为1 当dim=2时, 是对某一维度的行进行softmax运算,和为1 ...
定义softmax操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def softmax(X): X_exp = X.exp() partition = X_exp.sum(dim=1, keepdim=True) #print("X size is ", X_exp.size()) #print("partition size is ", partition, partition.size()) return X_exp / partition # 这里应用了...
在pytorch中计算softmax的时候,张量必须为小数,不能为int类型.需要提前转化好a=torch.tensor([1,2,3],dtype=float)soft_max_a=torch.nn.functional.softmax(a,dim=0)# soft_max_a = tensor([0.0900, 0.2447, 0.6652], dtype=torch.float64) 加和为1# soft_max_a = torch.nn.functional.softmax(a, ...
softmax(input_tensor, dim=0) print(output_tensor) 输出结果: tensor([0.090031, 0.244728, 0.665241]) 例2:对二维张量进行softmax归一化 import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个二维张量 input_tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) # 对输入张量进行softma...
m3 = nn.Softmax(dim=3) # dim=3的情况 output3 = m3(input) print("output3: ",output3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 2)当dim=0时 我们将整个矩阵划分为d0=2份。每一份里面对应位置的d0=2个数进行softmax运算。
理解pytorch中的softmax中的dim参数 importtorchimporttorch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [ [1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]]) y11= F.softmax(x, dim = 0)#对每一列进行softmaxy12= F.softmax(x,dim =1)#对每一行进行softmaxx2= torch.Tensor([1,2,3,4])...
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:对每一列的所有元素进行softmax运算,并使得每一列所有元素和为1。(2) dim=1:对每一行的所有元素进行softmax运算,并使得每一行所有元…
dim, keepdim=True) 上述代码中,dim参数表示输入向量的维度,forward函数实现了Softmax的运算过程。二、PyTorch Softmax的优势相比于传统的方法,PyTorch Softmax具有以下优势: 数值稳定性:Softmax函数将输入映射到0-1之间,避免了自然对数函数在输入值为负数时的数值不稳定问题,从而提高了算法的数值稳定性。 多分类能力...
Softmax(input, dim) = exp(input) / sum(exp(input), dim)其中dim参数代表了沿着哪个维度进行操作。下面我们就来详细解释dim参数的作用。以一个形状为(2,2,2,3)的四维张量为例，我们可以将它理解为四层，每层包含两个二维矩阵，每个矩阵包含三个元素。现在，让我们逐步分析dim参数的含义。当dim...