torch.nn.functional.softmax

torch.nn.functional.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)

应用 softmax 函数。

Softmax 定义为

$\text{Softmax}(x_{i}) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}$

该函数应用于沿 dim 的所有切片，并对其进行重新缩放，使元素处于 [0, 1] 范围内且总和为 1。

更多详细信息，请参阅 Softmax。

参数:

• input (张量) – 输入

• dim (int) – 将计算 softmax 的维度。

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量所需的预期数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量转换为 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

该函数不能直接与 NLLLoss 一起使用，因为 NLLLoss 要求在 Softmax 之后计算 Log。请改用 log_softmax（它计算速度更快，且具有更好的数值稳定性）。