Softmin#
- class torch.nn.Softmin(dim=None)[source]#
将 Softmin 函数应用于 n 维输入张量。
对它们进行重新缩放,使 n 维输出张量的元素位于 [0, 1] 范围内并求和为 1。
Softmin 定义为
∑jexp(−xj)exp(−xi)- 形状
Input: ,其中 * 表示任意数量的附加维度
Output: ,形状与输入相同
- 参数
dim (int) – Softmin 将计算的维度(因此沿 dim 的每个切片将求和为 1)。
- 返回
一个与输入维度和形状相同的张量,其值范围为 [0, 1]
- 返回类型
无
示例
>>> m = nn.Softmin(dim=1) >>> input = torch.randn(2, 3) >>> output = m(input)