Softmax

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

Применяет функцию Softmax к входному тензору n-мерной размерности.

Масштабирует значения так, чтобы элементы выходного тензора n-мерной размерности находились в диапазоне [0,1] и в сумме давали 1.

Функция Softmax определяется следующим образом:

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

Если входной тензор является разреженным, неуказанные значения считаются равными -inf.

Форма:

• Вход: $(*)$, где * означает любое количество дополнительных измерений
• Выход: $(*)$, той же формы, что и входной тензор

Возвращает:

тензор тех же размерности и формы, что и входной, со значениями в диапазоне [0, 1]

Параметры:

dim (int) – Измерение, вдоль которого вычисляется Softmax (таким образом, сумма каждого среза вдоль dim равна 1).

Тип возвращаемого значения:

None

Примечание

Этот модуль несовместим напрямую с NLLLoss, которая ожидает вычисления логарифма между Softmax и самой собой. Вместо этого используйте LogSoftmax (этот вариант быстрее и обладает лучшими численными свойствами).

Примеры:

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

extra_repr() [source]

Возвращает дополнительное представление модуля.

Тип возвращаемого значения:

str

forward(input) [source]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor