torch.nn.Softmax(dim, dtype=None, device=None, non_blocking=False) 参数说明: dim:指定进行softmax归一化的维度。可选值为0、1、2等,分别表示对输入张量的第0、1、2维度进行归一化。 dtype:输出张量的数据类型,默认为输入张量的数据类型。 device:输出张量所在的设备,默认为输入张量所在的设备。 non_block...
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...
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...
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...
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
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: ...
torch.nn.Softmax() 语法 torch.nn.Softmax(dim=None) dim (int) :计算 Softmax 的维度(因此沿 dim 的每个切片的总和为 1)。 return 一个与输入具有相同维度和形状的张量,其值在 [0, 1] 范围内 作用 将Softmax 函数应用于 n 维输入张量,重新缩放它们,使 n 维输出张量的元素位于 [0,1] 范围内并且...
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....
zeros(1, self.element_dim).to(input_set.device) for tt in range(self.num_step_encoder): hidden, memory = self.LSTM(hidden, memory) energy = torch.tanh(torch.mm(hidden, self.W_1) + input_set).mm(self.W_2) att_weight = F.softmax(energy, dim=0) read = (input_set * att_...