torch.nn.functional.softmax

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

应用 Softmax 函数。

Softmax 的定义如下：

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

它会沿 dim 维度的所有切片应用，并重新缩放它们，使元素位于范围 [0, 1] 内且总和为 1。

更多详细信息请参阅 Softmax。

参数

• input (Tensor) – 输入

• dim (int) – Softmax 将沿其计算的维度。

• 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，输入张量将转换为 dtype。这对于防止数据类型溢出非常有用。默认值：None。

返回类型

Tensor

注意

此函数不能直接与 NLLLoss 一起使用，NLLLoss 需要在 Softmax 自身之间计算 Log。请改用 log_softmax（它更快且具有更好的数值特性）。