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...
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.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...
所以softmax函数dim 应该取CHW中w, 也就是2, 为了统一方便,取-1最后一维。
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...
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....
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...
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] 范围内并且总和为 1 ...
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...
x1 = torch.softmax(x, dim=-1) 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)) ...