Softmax

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

Применяет функцию Softmax к тензору входных данных размерности n, масштабируя их так, чтобы элементы выходного тензора размерности n лежали в диапазоне [0,1] и суммировались до 1.

Softmax определяется как:

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

Если входной тензор является разреженным, то значения, не указанные явно, обрабатываются как -inf.

Форма:

• Вход: $(*)$ где * означает любое количество дополнительных измерений
• Выход: $(*)$, форма такая же, как у входных данных

Возвращает:

тензор такой же размерности и формы, как входной, со значениями в диапазоне [0, 1]

Параметры:

dim (int) – Измерение, по которому будет вычисляться Softmax (при этом каждая часть вдоль dim будет суммироваться до 1).

Тип возвращаемого значения:

None

Примечание

Этот модуль не работает напрямую с NLLLoss, который ожидает вычисление логарифма между Softmax и собой. Используйте LogSoftmax вместо этого (он быстрее и имеет лучшие числовые свойства).

Примеры:

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