numpy 实现 softmax

最新推荐文章于 2025-05-29 10:34:16 发布

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我们不生产知识，我们只是互联网的搬运工

本文介绍了一种列向量的softmax函数实现方法，通过防止数值上溢来确保计算的稳定性。并提供了一个示例，展示了如何使用该函数对一个包含20个元素的列向量进行softmax计算。

def col_softmax(x):
    x = np.asarray(x)
    x_col_max = x.max(axis=0)
    x_col_max = x_col_max.reshape([1,x

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numpy 实现求范数，softmax等函数

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1 实践 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 23 11:17:12 2019 @author: win10 """ import numpy as np def softmax(x): totalSum = np.sum(exp(x), axis = 0) return exp(x)/totalSum d...

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实现了一维和二维矩阵的softmax import numpy as np def softmax(x): orig_shape=x.shape print("orig_shape",orig_shape) if len(x.shape)>1: #矩阵 tmp=np.max(x,axis=1) x-=tmp...

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