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...
output0 = m0(input) print("output0: ",output0) m1 = nn.Softmax(dim=1) # dim=1的情况 output1 = m1(input) print("output1: ",output1) m2 = nn.Softmax(dim=2) # dim=2的情况 output2 = m2(input) print("output2: ",output2) m3 = nn.Softmax(dim=3) # dim=3的情况 output3...
torch.nn.Softmax(dim=None) 1. And torch.nn.functional.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None) 1. torch.nn.Softmax torch.nn.Softmax中只要一个参数dim: 来制定归一化维度 dim=0指代的是行 dim=1指代的是列 import torch import torch.nn as nn input_0 = torch.Tensor([1,2,3...
Softmax的公式为: softmax(xi)=exiΣi=0nexi 并且这个公式具备规范性和有界性。 测试 首先看看官方对tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)的解释: dim (python:int) – A dimension along which Softmax will be computed (so every slice along dim will sum to 1). 也就是说,在dim的维度上,加...
softmax函数,可以将算出来的预测值转换成0-1之间的概率形式 导数的形式 importtorchimporttorch.nn.functional as F x=torch.tensor([3.3,2.2,1.0]) x.requires_grad_() y=F.softmax(x,dim=0)print('将x转换成概率型的y',y)print(y[0],x[0])print('对y1进行求导,由于y是由所有xi来生成的,所以传...
import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264, 1.0446], [ 0.
pytorch的softmax 李元芳 一个计算机视觉的小白的成长之路,日语小白的沙雕之路,情感博主的非也非也之路1 人赞同了该文章 softmax有如上的用法 当dim=0,则第一行的值为 e1+e2e1+e2+e3+e4 ,以第0维为目标 剩下的以此类推 之前没有遇到过,因此在这里记下笔记 ...
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...
在使用Pytorch Softmax时,需要注意以下参数设置: dim:指定Softmax计算的维度。默认为-1,表示对全维度进行计算。 dtype:指定Softmax输出的数据类型。默认为torch.float32。 keepdim:是否保持输出的维度与输入相同。默认为False,表示输出的维度将进行压缩。 (注意:stable_params和amax并非Pytorch Softmax的标准参数,此处...
n = nn.Softmax(dim=1)k = nn.Softmax(dim=2)input = torch.randn(2, 2, 3)print(input)print(m(input))print(n(input))print(k(input))输出：input tensor([[[ 0.5450, -0.6264, 1.0446],[ 0.6324, 1.9069, 0.7158]],[[ 1.0092, 0.2421, -0.8928],[ 0.0344, 0.9723, 0....