Softmin

class torch.nn.Softmin(dim=None)

将 Softmin 函数应用于 n 维输入张量。

重新调整它们的比例，使 n 维输出张量的元素位于范围 [0, 1] 内，并且总和为 1。

Softmin 定义为

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

形状

• 输入: $(*)$ 其中 * 表示任意数量的附加维度

• 输出: $(*)$，与输入相同的形状

参数

dim (int) – 将计算 Softmin 的维度（因此沿 dim 的每个切片将总和为 1）。

返回值

与输入具有相同维度和形状的张量，值在 [0, 1] 范围内

返回类型

None

示例

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