将一行张量转换为概率分布的常见方法是使用 softmax 函数。softmax 函数的作用是将一个向量映射到一个新的向量，其中每个元素都在 0 到 1 之间，并且所有元素的和等于 1。因此，可以将 softmax 函数应用于一行张量，以将其转换为概率分布。
以下是一个示例：
import torch.nn.functional as F # 创建一个大小为 (1, n) 的一行张量 x = torch.randn(1, 5) # 应用 softmax 函数 probs = F.softmax(x, dim=1) print(probs)
在上述示例中，我们首先创建了一个大小为 (1, 5) 的一行张量 x。然后，我们使用 PyTorch 中的 torch.nn.functional.softmax() 函数来将其转换为概率分布。该函数接受两个参数：要转换的张量 x 和要在哪个维度执行 softmax 操作的维度 dim。我们将 dim 设置为 1，即在第二个维度（也就是列）上执行 softmax 操作。最后，我们打印输出了转换后的概率分布张量 probs。
请注意，如果需要处理多个样本的情况，可以将输入张量的第一维设置为样本数量，然后在 softmax() 函数中指定 dim 参数为 1。这将对每个样本进行独立的 softmax 转换，并返回一个大小为 (batch_size, n) 的张量，其中每一行都是对应样本的概率分布。
