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...
这里的input表示输入张量，dim表示softmax函数作用的维度。
import torch x = torch.rand(5) 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)) # 随机输出: ...
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...
!该 api 接受的输入,需确保第一个维度指代的是不同的样本;比如上例,意思是输入 X 有3 个样本,每个样本的数据是 1 维的tensor 基于此,我们可以用其实现对于图片数据,逐像素损失函数值的计算,注意逐像素损失最后除以的是像素点总数, torch 这里给的 \rm reduction=mean 也指的是将张量所有元素和相加再除以...
loss.softmax(dim=-1) 得到的结果分别为: inf 与 nan 为什么softmax后会得到nan呢?先来看看关于inf的运算: torch.tensor([np.inf,np.inf])+torch.tensor([np.inf,np.inf]) torch.tensor([np.inf,np.inf])*torch.tensor([np.inf,np.inf]) ...
希望在进行softmax之前,如果对被mask掉的位置加上一个特别小的数字,那么softmax之后就会变成0。 pad_mask= (1- doc_token_mask) * (-1999999)# 把原本0的位置变成一个特别小的数字qk= qk + pad_mask# 加到原来的上面去qk_softmax= torch.softmax(qk, dim=-1) ...
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 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
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....