Softmax

class torch.nn.Softmax(dim=None)

將 Softmax 函數應用於 n 維輸入張量。

重新調整它們，使 n 維輸出張量的元素位於 [0,1] 範圍內，並且總和為 1。

Softmax 定義為

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

當輸入張量是稀疏張量時，未指定的值將被視為 -inf。

形狀

• 輸入： $(*)$ 其中 * 表示任意數量的額外維度

• 輸出： $(*)$，與輸入相同的形狀

回傳

一個與輸入具有相同維度和形狀的張量，其值在 [0, 1] 範圍內

參數

dim (int) – 將計算 Softmax 的維度（因此沿 dim 的每個切片的總和將為 1）。

回傳類型

None

注意

此模組無法直接與 NLLLoss 搭配使用，NLLLoss 期望在 Softmax 和其自身之間計算 Log。請改用 LogSoftmax（它更快且具有更好的數值屬性）。

範例

>>> m = nn.Softmax(dim=1)
>>> input = torch.randn(2, 3)
>>> output = m(input)