(1) dim=0 这时的视野应该放在整个tensor,每个batch(不同B)对应位置(相同CHW)求softmax (2) dim=1 这时向里剥,每小块(不同C)对应位置(相同BHW)求softmax。 (3) dim=2 继续向里剥,每小块(不同H)对应位置(相同BCW)求Softmax。 (4) dim=3 或dim=-1 继续向里剥,也是最后一次。每个小块(不同W)对应元素(相同BCH)求softmax。
# 对输入张量进行softmax归一化,dim=1表示对第1维度进行归一化 output_tensor = F.softmax(input_tensor, dim=1) print(output_tensor) 输出结果: tensor([[0.090031, 0.244728, 0.665241], [0.090031, 0.244728, 0.665241]]) 例3:对三维张量进行softmax归一化假设我们有一个三维张量,形状为(2, 3, 4),需...
torch.nn.Softmax(dim=0)(a) 当dim=1时,指的是在维度1上的元素相加等于1。 torch.nn.Softmax(dim=1)(a) 当dim=2时,指的是在维度2上的元素相加等于1。 torch.nn.Softmax(dim=2)(a)
其实随着dim增加(从0到3),相当于一层层剥开。 (1) dim=0 这时的视野应该放在整个tensor,每个batch(不同B)对应位置(相同CHW)求softmax (2) dim=1 这时向里剥,每小块(不同C)对应位置(相同BHW)求softmax。 (3) dim=2 继续向里剥,每小块(不同H)对应位置(相同BCW)求Softmax。 (4) dim=3 或dim=-...
首先看看官方对tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)的解释: dim(python:int)–AdimensionalongwhichSoftmaxwillbecomputed(soeveryslicealongdimwillsumto1). 也就是说,在dim的维度上,加和为1。比如,是对行加和为1,还是列加和为1。 我们来进行测试: ...
首先,先看官方定义 dim: A dimension along which Softmax will be computed (so every slice along dim will sum to 1) 具体解释为: 当 dim=0 时,是对每一维度相同位置的数值进行softmax运算; 当 dim=1 时,是对某一维度的列进行softmax运算; 当 dim=2 或 -1 时,是对某一维度... 查看原文 torch...
y120=F.softmax(x1,dim=-1)#对每一行进行softmax --- dim = -1 print(y120) #对每一列进行softmax forjinrange(c): sum_i=0 foriinrange(r): ins=x1_num[i,j] sum_i+=math.exp(ins) foriinrange(r): out_i=math.exp(x1_num[i,j])/sum_i ...
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素和为1。 class Softmax(Module): r"""Applies the Softmax function to an n-dimensional input Tensor ...
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...
argmax(dim=1)==y).float().sum().item() #计算准确判断的数量 n +=y.shape[0] #通过shape[0]获取y的零维度(列)的元素数量 return right_sum/n 1.6 训练模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 num_epochs = 5 #一共进行五个学习周期 def train_softmax(net,train_iter,test...