Python：实现Softmax函数的计算方法（完整代码）

最新推荐文章于 2025-06-10 07:44:56 发布

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本文介绍了Python中Softmax函数的实现，详细讲解了如何利用Numpy库进行指数运算和归一化，以将多个输出值转化为概率分布，适合深度学习的输出层使用。

Python：实现Softmax函数的计算方法（完整代码）

Softmax是一种常用的分类器，它能够将多个输出值转化为概率分布。在深度学习中，Softmax函数常被用于输出层。

以下是Python中实现Softmax函数的完整代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    sum_exp_x = np.sum

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AI人工智能中的数学基础原理与Python实战：Logistic回归与Softmax回归算法

AI天才研究院

12-08

286

1.背景介绍人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟人类的智能。人工智能的一个重要分支是机器学习（Machine Learning），它研究如何让计算机从数据中学习，以便进行预测和决策。机器学习的一个重要技术是回归分析（Regression Analysis），它用于预测连续型变量的

从零开始大模型开发与微调：Python代码小练习：计算Softmax函数

AI架构师小马

01-27

680

Softmax函数, 大模型, 微调, Python, 概率分布, 逻辑回归, 神经网络 1. 背景介绍在深度学习领域，Softmax函数扮演着至关重要的角色，它被广泛应用于多分类问题中，例如图像识别、自然语言处理等。Softmax函数能够将任意实数向量映射到一个概率分布，每个元素

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softmax的实现

m0_61414335的博客

04-15

1102

此时需要x*y个w，对于样本，需要计算其类别的可能性，进行y次线性运算。遍历训练数据集中的每个批次，计算模型在输入 x下的输出 y_hat，然后计算模型输出和真实标签之间的损失 l。对于data_iter中的x,y，经过net预测后的x与实际值y相同则加入metric,返回值为正确率。softmax是为了实现分类问题而提出，设在某一问题中，样本有x个特征，分类的结果有y类，函数的目的是对模型进行训练和参数更新，并在每个 epoch 后评估模型在测试集上的准确率。先输入张量X进行指数运算，得到一个新的张量。

Python中实现Softmax函数的方法及分析

最新发布

qq_29715355的博客

06-10

774

在机器学习，特别是深度学习的分类任务中，Softmax函数是一个常用的激活函数。它能将一组实数转换为概率分布，使得所有输出值的和为1，这样可以方便地表示每个类别对应的概率。Softmax函数的数学定义为：对于输入向量Y，其第i个元素的Softmax值Syi为∑jeyjeyi，其中e是自然常数，j是输入向量Y的列数。

如何用Python计算Softmax？

weixin_34088838的博客

08-23

540

Softmax函数，或称归一化指数函数，它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量\(\sigma{(z)}\)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数的形式通常按下面的式子给出： \[ \sigma{(z)_j}=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K} e^{z_k}} \quad for \, j = 1, ..., K\] ...

Python实现softmax函数及注意事项

曹逗号@INHA

11-21

1992

文章目录1. Softmax函数2. 代码实现3.注意事项本文摘自《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书。 1. Softmax函数分类问题中使用的softmax函数可以用下式表示：期中，exp(x)exp(x)exp(x)是表示exe^xex 的指数函数（e是纳皮尔常数2.7182 … ) softmaxsoftmaxsoftmax函数的分子是输入信号aka^kak 的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 2. 代码实现 def softmax(a): exp_a =

笔记：Softmax回归的Python实现

小火柴

07-12

1347

实现softmax由三个步骤组成：对每个项求幂（使用exp对每一行求和（小批量中每个样本是一行），得到每个样本的规范化常数；将每一行除以其规范化常数，确保结果的和为1。return X_exp / partition # 这里应用了广播机制对这段代码的理解可以参考笔记小结：Softmax回归预备知识。# torch.matmul即为矩阵乘法# X.reshape(-1,W.shape[0])中-1表示自己算一下行数，# W.shape[0]则表示要把X的列数变成W的行数，以便于矩阵乘法。

使用python计算softmax函数

weixin_30894389的博客

05-16

1025

softmax计算公式： Softmax是机器学习中一个非常重要的工具，他可以兼容 logistics 算法、可以独立作为机器学习的模型进行建模训练、还可以作为深度学习的激励函数。　　　　 softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比，公式一般性描述为：设一...

Python案例：计算softmax函数值

howard2005的专栏

03-25

1827

计算softmax函数值

python | softmax函数

一些记录

04-11

321

解决溢出问题，计算机处理“数”时，数值必须在 4字节或 8字节的有限数据宽度内。softmax函数的一个重要性质，可以把。函数的输出解释为“概率”。

python实现softmax_regression

03-30

利用python语言实现softmax regression, 代码清晰简单。

python- Softmax函数详解与代码案例

jiang_changsheng的博客

02-02

3912

Softmax函数的关键特点是它可以将原始的实数向量转换为概率向量，其中每个元素表示对应类别的概率。Softmax函数的关键特点是它可以将原始的实数向量转换为概率向量，其中每个元素表示对应类别的概率。我们想要计算每个类别的概率。通过Softmax函数，我们将原始的实数向量转换为了概率向量，使得我们可以对各个类别进行概率计算和分类。这意味着类别1的概率为0.665，类别2的概率为0.244，类别3的概率为0.090。这意味着类别1的概率为0.665，类别2的概率为0.245，类别3的概率为0.090。

Python实现Softmax函数功能

持续更新

09-20

885

它将一组实数转换为概率分布，使得每个元素的输出值介于0和1之间，并且所有输出值的和为1。然后，我们定义了一个名为softmax的函数，它接受一个实数向量x作为输入，并返回Softmax函数的计算结果。在这个例子中，输出结果是一个包含三个概率值的向量，它们表示输入向量x中每个元素属于各个类别的概率。其中，x是一个实数向量。Softmax函数首先对向量x中的每个元素进行指数运算，然后将指数运算结果归一化，使得所有元素的和为1。最后，我们将指数运算结果除以分母，得到归一化后的Softmax函数输出。

【python】实现softmax

florrie

03-07

4008

python实现softmax

用python实现softmax函数

itdeng2000的博客

07-22

1093

例如,在图像分类、文本分类等多分类问题中,我们希望网络能够输出每个类别的概率,以便于选择预测类别。比如，区分图像中的人是男性还是女性的问题就是分类问题。比如，根据一个人的图像预测这个人的体重的问题就是回归问题（类似“57.4kg”这样的预测）。2、例如,在图像分类任务中,softmax函数可以将模型输出的 K 维特征向量转换为 K 个类别的概率分布,从而预测图像属于哪个类别。在深度学习中,softmax函数通常用作输出层的激活函数,将模型的输出转换为概率分布。并且，softmax。函数的输出值的总和是1。

Python实现Softmax函数的完整教程及代码

与其临渊羡鱼,不如退而结网

06-16

775

综上所述，我们通过本文介绍了Softmax函数的定义、Python代码实现方法以及一个简单的例子。在实际应用中，Softmax函数经常被用来将神经网络的输出转换成概率分布，从而便于进行分类、回归等任务。在深度学习中，Softmax函数是一种常用的激活函数，它经常用来将一个向量转换成概率分布。可以看出，Softmax函数是一种归一化函数，它将每个元素转换成一个0到1之间的实数，并且所有元素的和等于1。由于指数运算可能导致数值溢出，因此在进行指数运算之前，需要对输入向量的每个元素都减去向量中的最大值。

python softmax函数

jacke121的专栏

03-05

8282

import math z = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0] z_exp = [math.exp(i) for i in z] print(z_exp) # Result: [2.72, 7.39, 20.09, 54.6, 2.72, 7.39, 20.09] sum_z_exp = sum(z_exp) print(sum_z_ex...

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Python实现softmax函数： PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去最大值。 # -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) ...

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牛牛博士博客

11-05

1989

python 之softmx 函数

高效的 Softmax 函数计算方法及硬件电路

01-15

### 高效 Softmax 函数计算方法 为了提高 Softmax 的计算效率，可以采用多种优化策略。一种常见的做法是在数值稳定性方面做出改进。通过减去输入向量的最大值来防止指数运算中的溢出问题[^1]： \[ \text{softmax}(z_i) = \frac{\exp(z_i - \max(z))}{\sum_j \exp(z_j - \max(z))} \] 这种方法不仅提高了数值稳定性，还减少了浮点数范围内的误差。另一种有效的方式是利用近似算法减少计算复杂度。例如，可以通过泰勒级数展开或者其他多项式逼近技术实现快速而精确的结果估计[^2]。对于大规模数据集上的并行处理需求，则可借助 GPU 或者 TPU 这样的专用加速器来进行矩阵操作级别的优化，从而显著提升性能表现。 ### 软件层面的优化措施除了上述提到的技术外，在软件层面上还可以采取如下几种手段进一步加快 Softmax 的执行速度: - **批量化**: 将多个样本组合成一批次一起送入神经网络中进行前向传播, 可以充分利用现代处理器架构下的 SIMD (单指令多数据流) 特性. - **内存访问模式调整**: 对权重参数和其他中间变量按照特定顺序排列存储以便更好地适应缓存机制; 同时尽量降低跨节点通信开销. 这些技巧能够有效地缩短训练时间并且改善模型收敛特性. ```python import numpy as np def stable_softmax(x): """Compute the softmax of vector x in a numerically stable way.""" shiftx = x - np.max(x) exps = np.exp(shiftx) return exps / np.sum(exps) # Example usage: logits = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) print(stable_softmax(logits)) ``` ### 硬件电路设计考量因素针对硬件电路的设计而言，主要考虑以下几个方面： - **低功耗与高性能之间的平衡**：由于嵌入式设备通常受到严格的能量预算限制，因此需要特别关注如何在保持足够精度的同时最小化能耗。 - **定制化的 ASIC/FPGA 实现方案**：相比于通用 CPU/GPU 平台来说，专门为机器学习任务打造的芯片往往能够在单位面积内提供更强算力支持，并且更易于集成到现有系统当中去。 - **流水线结构的应用**：通过对不同阶段的任务实施细粒度划分，使得各个子模块之间形成紧密协作关系，进而达到更高的吞吐率目标。