解决误解1

最新推荐文章于 2024-01-19 17:38:56 发布

Rondox

最新推荐文章于 2024-01-19 17:38:56 发布

阅读量187

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python numpy 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36632604/article/details/129838205

文章探讨了在PyTorch中使用nn.functional.softmax函数时，dim参数的作用，指出dim=1表示按列进行softmax操作，确保每行之和为1。同时，文章解释了softmax对正数和负数的影响，正数越大其softmax后的值越接近1，负数则相反，且经过softmax后，原来的大小关系会反转。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.softmax与dim

a=nn.functional.softmax(torch.tensor([[1,2],[2,5]],dtype=torch.float32),dim =1)
print(a[0][0]+a[0][1])
#print()

#dim为1表示softmax后dim那维度做变量,其余不变 加起来为1  这里意思是dim=1是列 在某行每一列加起来为1

2.softmax中如果说正数是正常结果负数是倒序

比如正数的话0,1,2,5 0结果无疑是最小的就单从思想上占比就最小,5是最大

加符号之后顺序直接相反 0是最大

ab=nn.functional.softmax(torch.tensor([0,-1,-2,-5],dtype=torch.float32))
print()

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Rondox

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

ChatGPT技术解决常见对话误解的方法与技巧.docx

07-23

### ChatGPT技术解决常见对话误解的方法与技巧随着人工智能技术的飞速发展，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理技术，已经成为了一个广泛应用在各种对话场景中的强大工具。然而，在实际应用过程中，对话...

软件测试应该注意的几大误解

03-23

对测试的误解1."你只需要做单元测试——TDD测试已经足　软件测试应该注意的几大误解软件测试　最近看了网络上所谓专家写的文章，发现了一些对TDD与QA部门的误解。本文将解释部分误区，并集中讨论QA团队要在敏捷的...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Pytorch基础】torch.nn.functional.softmax介绍

sxl的博客

04-13

1万+

目录1 Softmax定义2 为什么使用Softmax3 Pytorch 实现Softmax4 防止数值溢出方法5 参考文献 1 Softmax定义 2 为什么使用Softmax 3 Pytorch 实现Softmax 4 防止数值溢出方法 5 参考文献 [1]一文详解Softmax函数 [2]Pytorch Softmax用法 ...

Pytorch的 torch.nn.functional中softmax的作用及其参数说明

热门推荐

OneBaBa的专栏

10-20

1万+

class torch.nn.Softmax(input, dim) 或 torch.nn.functional.softmax(input, dim) 对n维输入张量运用Softmax函数，将张量的每个元素缩放到（0,1）区间且和为1。Softmax函数定义如下：参数：　　dim:指明维度，dim=0表示按列计算；dim=1表示按行计算。默认dim的方法已经弃用了，最好声明dim，否则会警告： UserWarning: Implicit dimension choice for .

语音识别学习日志 2018-7-25 [softmax溢出的解决（softmax结果张量中的元素大部分是0或1）]

emmmmmm

07-25

6683

昨天做的MLP，网络中每一层都没用任何激活函数，所以输出层的结果_logits中的部分数值比较大(绝对值在3000左右)。最后使用softmax函数对输出层进行处理得到各个结果的概率，发现训练的结果很不理想，准确率在50%以下。最后发现softmax的结果大部分是[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]这种单位向量。最后又看了看softmax，softmax函数的定义如下： ...

Pytorch入门＞Softmax回归 1.0基础概念

weixin_39073416的博客

11-23

861

1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。 2. 分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量位置与标签类别对应，如果是该类则标为1否则标为0。例如，[1,0]可以表示一张猫的图片，[0,1]可以表示一张狗的图片。

F.softmax函数dim解读

WAWA战士的博客

05-09

4877

F.softmax(score, dim=1) dim=1就是对score矩阵中所有第1维下标不同，其他维下标均相同的元素进行操作（softmax）比如a[0][8][15]和a[7][8][15]都会被选中，同时进行同一操作而a[0][8][15]和a[0][8][15]不会 a[0][8][15]和a[0][7][15]也不会 ...

WiFi的十大常见误解.doc

10-26

1. **共享媒介**：WiFi接入点（AP）确实会在单一通道上运行，允许多个客户端共享同一频道进行通信。但是，由于无线信号的特性，设备不能同时发送和接收，这导致了潜在的碰撞问题。为解决这个问题，802.11规格引入了...

WiFi的几大常见误解

07-25

为了确保通信公平，引入了通话公平性算法来有效解决这一问题。其次，关于802.11b标准和传统协议，有一种误解认为它们会“放慢”媒介。实际上，802.11b是一种较老的无线局域网标准，其数据传输速率较低，因此在高速...

【推荐下载】关于人工智能的七大常见误解与七个真相!(1).doc

最新发布

06-21

人工智能，即AI，是一个在当前商业领域引起广泛关注的技术概念，但同时也伴随着诸多误解。本文将揭示关于人工智能的七大常见误解，并揭示七个真相，帮助商界人士对人工智能有一个清晰和正确的认识。首先，人工智能...

softmax函数

qq_33542428的博客

06-02

734

softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，

torch.nn.functional.softmax()作用简述

bailanren的博客

01-19

2283

用简单的例子阐述softmax()是咋给你算概率的

pytorch中tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)对参数dim的理解

weixin_39331401的博客

10-29

6293

转载自：https://blog.csdn.net/Will_Ye/article/details/104994504特别最后一个图很清楚 torch.nn.functional.Softmax(input,dim=None) tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)中的参数dim是指维度的意思，设置这个参数时会遇到0,1，2，-1等情况，特别是对2和-1不熟悉，细究了一下这个问题查了一下API手册，是指最后一行的意思。原文：dim (python:int) – A .

torch.nn.functional.log_softmax 函数解析

qq_26545507的博客

11-18

2153

softmax 计算公式：log_softmax 计算公式：可见仅仅是将 softmax 最外层套上 log 函数。

深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

冯·诺依曼

07-23

1万+

将Softmax函数应用于沿dim的所有切片，并将重新缩放它们，使元素位于01的范围内并和为1。

Pytorch nn.Softmax(dim=?) 详解

我有明珠一颗的博客

05-12

3288

有了这个d0,d1,d2,d3...的维度说明之后，我们可以去理解任意一个tensor的Softmax运算，万变不离其宗。

机器学习笔记（一）

方脸大公鸡的博客

08-02

1152

机器学习笔记（一）

【Pytorch】| Pytorch中softmax的dim的详细总结

HsinglukLiu的博客

02-28

3945

【Pytorch】| Pytorch中softmax的dim的详细总结关于softmax的理解一维向量：dim=0和dim=-1结果相同，dim=1和dim=2会报错二维张量：dim=1和dim=-1结果相同，dim=2会报错最终结论作者：刘兴禄，清华大学博士在读欢迎关注我们的微信公众号运小筹关于softmax的理解 Softmax的公式为 softmax(xi)=exi∑iexi \text{softmax} (x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{i}{e^{x_i}}} s

tensorflow softmax输出只有0或1

Avada_533的博客

12-07

7108

softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当“自信” 可供参考的改善措施如下： 1、避免使用非线性的激活函数，比如 relu或者tanh 2、wights 和 bias 初始化是否过大 3、学习速率是否过大 4、神经元是否过多楼主搭建CNN做图像识别遇到此问题时，是因为权重weights初始化过大修改前：修改后：

澄清设计模式的十大误解

误解还包括对模式应用范围的误判，比如认为所有问题都可以通过设计模式来解决。这种“模式万能论”是不正确的，过度依赖模式可能会导致设计过于复杂，反而降低效率。每个模式都有其适用的场景和限制，理解这些限制是...