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torch.nn.functional.softmax#

torch.nn.functional.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)[源]#

应用 Softmax 函数。

Softmax 定义为

Softmax(xi)=exp(xi)jexp(xj)\text{Softmax}(x_{i}) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}

它应用于沿 dim 的所有切片,并将它们重新缩放,使元素位于 [0, 1] 范围内并总和为 1。

有关更多详细信息,请参见 Softmax

参数
  • input (张量) – 输入

  • dim (int) – 将计算 softmax 的维度。

  • dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定,在执行操作之前,输入张量将被转换为 dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值:None。

返回类型

张量

注意

此函数不能直接与 NLLLoss 配合使用,后者期望在 Softmax 和自身之间计算 Log。请改用 log_softmax(它更快且具有更好的数值特性)。