Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解

本文涉及的产品
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简介: 本文介绍了PyTorch中的F.softmax()和F.log_softmax()函数的语法、参数和使用示例,解释了它们在进行归一化处理时的作用和区别。

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)
AI 代码解读

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)
AI 代码解读

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)
AI 代码解读

结果
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