1.函数语法格式和作用
F.softmax作用:
按照行或者列来做归一化的
F.softmax函数语言格式:
# 0是对列做归一化,1是对行做归一化
F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0)
F.log_softmax作用:
在softmax的结果上再做多一次log运算
F.log_softmax函数语言格式:
F.log_softmax(x,dim=1) 或者 F.log_softmax(x,dim=0)
2.参数解释
x指的是输入矩阵。
dim指的是归一化的方式,如果为0是对列做归一化,1是对行做归一化。
3.具体代码
import torch
import torch.nn.functional as F
logits = torch.rand(2,2)
pred = F.softmax(logits, dim=1)
pred1 = F.log_softmax(logits, dim=1)
print(logits)
print(pred)
print(pred1)
结果