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...
torch.nn.Softmax torch.nn.Softmax(dim=None) 对n 维输入张量应用Softmax 函数。 重新调整它们的大小,使 n 维输出张量的元素位于 [0,1] 范围内,且总和为 1。 Softmax(xi)=exp(xi)∑jexp(xj) 当输入张量为稀疏张量时,未指定的值将被视为 -inf。 Parameters dim (int)– 计算 Softmax 的维度(因...
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.
torch.nn.functional.softmax(input, dim) 对n维输入张量运用Softmax函数,将张量的每个元素缩放到(0,1)区间且和为1。Softmax函数定义如下: 参数: dim:指明维度,dim=0表示按列计算;dim=1表示按行计算。默认dim的方法已经弃用了,最好声明dim,否则会警告: UserWarning: Implicit dimension choiceforsoftmax has bee...
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....
softmax函数核心作用在于将一组数值转换为概率分布。其公式形式为：softmax(x)_i = exp(x_i) / sum(exp(x_j))，其中x_i表示输入向量中的第i个元素，exp(x_i)表示x_i的指数函数值，sum(exp(x_j))表示所有元素的指数函数值的和。函数参数dim决定了softmax运算的具体维度。不同dim值对应着...
softmax作用与模型应用 首先说一下Softmax函数，公式如下:1. 三维tensor(C,H,W)一般会设置成dim=0,...
x2 = torch.nn.Softmax(dim=-1)(x) x3 = torch.nn.functional.softmax(x, dim=-1) x4 = torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=-1) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4) print(torch.log(x3)) # 随机输出: # tensor([0.1252, 0.2240, 0.1123, 0.2652, 0.2733]) ...
主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储...
pytorch torch.nn.Softmax(dim=1),a=torch.Tensor([[1,1],[2,2],[3,3]])a.size()Out[89]:torch.Size([3,2])b=torch.nn.Softmax(dim=0)(a)bOut[91]:tensor([[0.090