logsoftmax（dim=1）是对批量样本中的每个样本取概率，而不是针对每个特征

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博客指出logsoftmax（dim=1）是针对样本样本中的每个样本取概率，而非针对每个特征。这明确了logsoftmax在特定维度下的作用对象，对理解其功能有重要意义。

log_softmax
jacke121的专栏
02-19 7180
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28418387/article/details/95918829 Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解 原创AI学渣 最后发布于2019-07-14 22:17:11 阅读数 683 收藏 展开 最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_S.........
[log_softmax]——深度学习中的一种激活函数
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03-23 3704
具体来说，在模型训练过程中，[log_softmax]可以被当作是损失函数的一部分，用于计算预测值与真实值之间的距离。在深度学习中，我们需要将神经网络的输出转化为预测结果，而由于输出值并非总是代表着概率，因此我们需要使用激活函数将其转化为概率值。总结来说，[log_softmax]是深度学习中非常重要的一种激活函数，它通过运算将神经网络的输出值转化为概率值，进而用于模型训练和评估中。在深度学习中，激活函数是非常重要的组成部分之一，而[log_softmax]就是其中的一种。
log_softmax看值与概率的关系，值越大/小概率越大/小？
江南蜡笔小新
08-12 2997
本文通过 log_softmax源码分析看值与概率的关系，log_softmax在pytorch中常见的有两个实现，一个是torch.nn.LogSoftmax()，一个是F.log_softmax()。 F.log_softmax()源码 def log_softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None): # type: (Tensor, Optional[int], int, Optional[int]) -> Tensor
深度学习-LogSoftmax函数
m0_72678524的博客
08-20 2074
由上一篇文章可知Softmax函数的函数的定义，而LogSoftmax函数就是对Softmax函数取自然对数。数学公式如下：尽管存在这些缺陷，LogSoftmax函数仍然是深度学习中处理多分类问题时一个非常有用的工具。在设计模型时，需要根据具体的应用场景来权衡其利弊。如果你的应用场景需要稳定的数值计算并且与交叉熵损失函数兼容，那么LogSoftmax函数是一个很好的选择。
log_softmax与softmax
qq_43183860的博客
04-02 6497
Softmax Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 (0,1) 范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。其公式如下： Softmax⁡(zi)=exp⁡(zi)∑jexp⁡(zj)\operatorname{Softmax}\left(\boldsymbol{z}_{i}\right)=\frac{\exp \left(z_{i}\right)}{\sum_{j} \exp \left(z_{j}\right)}Softmax(zi..
self.sofmax = torch.nn.Softmax(dim=-1) 这个代码是计算损失的代码吗？
最新发布
08-22
在 PyTorch 中，`torch.nn.Softmax(dim=-1)` 表示沿着最后一个维度（例如，在分类任务中，通常对应类别维度）对输入张量应用 Softmax 操作，使得每个样本在类别上的输出值转换为概率值，并且这些概率值的和为 1 [^4]...
.log_softmax(x, dim=1)
06-04
在dim=1的情况下，通常用于处理二维张量（如批量数据中的每个样本的各个类别的分数）沿类别维度进行计算。根据引用[1]:log_softmax(logits,dim=1)对每一行计算log(softmax)。这意味着对于一个二维张量（比如形状为...
x = torch.nn.functional.log_softmax(self.fc4(x), dim=1)
04-19
用户提到在代码中使用了`log_softmax(self.fc4(x), dim=1)`，但可能遇到了问题。首先，我需要回忆一下`log_softmax`的作用和常见用法，并结合用户提供的引用内容来分析可能的问题。 首先，`log_softmax`是对logits...
Calling the model on the input returns a 2-dimensional tensor with dim=0 corresponding to each output of 10 raw predicted values for each class, and dim=1 corresponding to the individual values of each output. We get the prediction probabilities by passing it through an instance of the nn.Softmax module. X = torch.rand(1, 28, 28, device=device) logits = model(X) pred_probab = nn.Softmax(dim=1)(logits) y_pred = pred_probab.argmax(1) print(f"Predicted class: {y_pred}")
03-19
- **维度选择**：`dim=1`确保对每个样本的不同类别进行概率归一化。 - **与损失函数的关联**：训练时若使用`CrossEntropyLoss`，其内部已集成Softmax，无需显式调用[^2]；但推理时需手动应用Softmax。 - **性能优化*...
class BatchContrastiveLoss(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.1, neg_ratio=5): super().__init__() self.temperature = temperature self.neg_ratio = neg_ratio # 正负样本比例 1:5 def forward(self, embeddings, pos_pairs, neg_pairs): """ 改进的批量对比损失实现 参数： pos_pairs: [(anchor_idx, pos_idx)] 长度N neg_pairs: [(anchor_idx, [neg_idx1, neg_idx2,...])] 长度N，每个元素包含K个负样本 """ # 构造批量数据 anchors = [a for a, _ in pos_pairs] positives = [p for _, p in pos_pairs] negatives = [negs for _, negs in neg_pairs] # 转换为张量 anchors = torch.tensor(anchors, device=embeddings.device) # [N] positives = torch.tensor(positives, device=embeddings.device) # [N] negatives = torch.stack([torch.tensor(negs, device=embeddings.device) for negs in negatives]) # [N, K] # 获取嵌入向量 anchor_emb = embeddings[anchors] # [N, D] positive_emb = embeddings[positives] # [N, D] negative_emb = embeddings[negatives] # [N, K, D] # 计算正样本相似度 pos_sim = F.cosine_similarity(anchor_emb, positive_emb, dim=-1) # [N] # 计算负样本相似度 anchor_expanded = anchor_emb.unsqueeze(1) # [N, 1, D] neg_sim = F.cosine_similarity(anchor_expanded, negative_emb, dim=-1) # [N, K] # 组合logits logits = torch.cat([ pos_sim.unsqueeze(1), # [N, 1] neg_sim # [N, K] ], dim=1) / self.temperature # [N, 1+K] # 目标标签（正样本位置为0） labels = torch.zeros(logits.size(0), dtype=torch.long, device=logits.device) return F.cross_entropy(logits, labels) 记住这段损失函数
03-25
pos_pairs是正样本对列表，每个元素是(anchor_idx, pos_idx)，而neg_pairs每个元素是(anchor_idx, [多个neg_idx])。需要确认这些索引如何对应到embeddings张量中。 代码里先将anchors和positives从pos_pairs提取...
关于softmax的dim到底计算的是哪里
weixin_40286308的博客
07-19 436
如果用dim=0的softmax，那就是变换第0维的坐标，固定第1维的坐标。如果用dim=1的softmax，那就是变换第1维的坐标，固定第0维的坐标。对（0,0）和（0,1）和（0,2）做softmax；对（1,0）和（1,1）和（1,2）做softmax；对（0,0）和（1,0）做softmax；对（0,1）和（1,1）做softmax；对（0,2）和（1,2）做softmax；dim=x，就变换第x维的坐标，固定其他的坐标。比如这个（2，3）的二维tensor。...
Softmax()、log_softmax() 实现归一化
Drug discovery
04-26 2万+
归一化是把数据压缩到[0,1]，把量纲转为无量纲的过程，方便计算、比较等。 1.归一化的好处 提升模型的收敛速度 提升模型的精度 具体关于归一化的内容看：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43135178/article/details/114685798 2.解释Softmax归一化 在多分类问题中，通常会使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率（0~1之间），所有概率值加起来等于1，softm
一文彻底搞懂深度学习:Softmax函数、Log-Softmax函数
老皮的博客
11-29 3211
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
【Pytorch实用教程】nn.LogSoftmax的详细用法及公式
若北辰
08-06 1134
PyTorch 中的一个层，用于在对数空间中计算 Softmax 激活函数。它通常用于多类别分类任务中，以提高数值稳定性。其输入是 logits，即未归一化的得分，输出是这些得分在对数空间中的 Softmax。
深度学习基础（一） —— softmax 及 logsoftmax
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04-26 2万+
softmax：重新定义了多层神经网络的输出层（output layer），注意仅和输出层有关系，和其他层无关。 我们知道在神经网络的前馈（feedforward）的过程中，输出层的输入（input）为： zLj=∑kwLjk⋅aL−1k+bLj z_j^L=\sum_{k}w_{jk}^L\cdot a_{k}^{L-1}+b_j^L 在 softmax 的机制中，为获得输出层的输出（也即最终的
Softmax层与LogSoftmax层的对比
m0_46483236的博客
04-07 4280
1. Softmax 作用：将网络输出值的每一维映射成（0，1）之间的概率值，且所有维的概率值之和等于1。 具体理解： 神经网络解决多分类（N分类）问题，最后一层输出会是N个神经元，所以对于每一个输入样本，都对应输出一个N维的向量，如[-2.3 , 1.9 , 3.4 , -5.6]，此时每一维的值有正有负有大有小。 一般会将此时网络的输出再通过一个softmax层，每一维都变成了一个[0,1]之间的概率值，并且所有维的概率值之和等于1，将概率值最大的一维规定为该输入样本对应的标签类，如[0...
softmax、softmax2d和logsoftmax
qq_54445177的博客
04-08 1051
softmax、softmax2d和logsoftmax
pytorch nn.softmax----dim
slm1130的博客
11-17 488
nn.Softmax(dim=1) 中dim即表明softmax作用于那个维度，dim=0即第一维度sum为1，dim=1即第二维度sum=1，依次类推。
【pytorch学习】交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() = nn.LogSoftmax(dim=1) + nn.NLLLoss()
py今天刷题了吗
03-09 306
通过上面的结果可以看出，直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()计算得到的结果与softmax-log-NLLLoss计算得到的结果是一致的。
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