torch.nn.functional.softmax

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

应用 softmax 函数。

Softmax 定义为：

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

它应用于沿 dim 的所有切片，并将它们重新缩放，使得元素位于[0, 1]的范围内，并且总和为 1。

更多详情请见 Softmax 。

参数:

• 输入（张量）- 输入

• dim（整数）- softmax 将计算的维度。

• dtype（ torch.dtype ，可选）- 返回张量的期望数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量转换为 dtype 。这有助于防止数据类型溢出。默认：None。

返回类型:

张量

注意

这个函数不能直接与 NLLLoss 一起使用，因为 NLLLoss 期望在 Softmax 和自身之间计算 Log。请使用 log_softmax（它更快，并且具有更好的数值特性）。