快捷方式

Softmin

class torch.nn.Softmin(dim=None)[source]

将 Softmin 函数应用于 n 维输入张量。

重新调整它们的大小,以便 n 维输出张量的元素位于范围 [0, 1] 内并求和为 1。

Softmin 定义为

Softmin(xi)=exp(xi)jexp(xj)\text{Softmin}(x_{i}) = \frac{\exp(-x_i)}{\sum_j \exp(-x_j)}
形状
  • 输入: ()(*) 其中 * 表示任何数量的额外维度

  • 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 的每个切片都将求和为 1)。

返回值

一个与输入具有相同维度和形状的张量,其值在 [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)

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