剖析 | torch.nn.functional.softmax维度详解

写代码，看代码都要心中有数，输入是什么，输出是什么，结果是如何计算出来的。

一维数据：

# -*- coding: utf-8 -*- import torch import numpy as np import torch.nn.functional as Fa = [1, 2, 3] a = torch.from_numpy(np.array(a, dtype=np.float)) b1 = F.softmax(a, dim=0) b2 = F.softmax(a, dim=-1) print(b1) print(b2)

运行结果：

 dim=0,列和为1，列的和为1，由于只有一个维度，行在规模上是没有的，虽然眼睛看起来是1行3个数，但是实际上只有一个列维度是3，所以是列和为1，一共3列，那么计算出来的三个数的和应该是1，运行结果中可以看出，确实是，dim=-1和dim=0的结果一致，是循环所致。

二维数据：

# -*- coding: utf-8 -*- import torch import numpy as np import torch.nn.functional as Fa = [[1, 2, 3],[4,5,6]] a = torch.from_numpy(np.array(a, dtype=np.float)) b1 = F.softmax(a, dim=0) b2 = F.softmax(a, dim=1) b3 = F.softmax(a, dim=-1) print(b1) print(b2) print(b3)

运行结果：

 

dim=-1和dim=1的结果一样，循环所致。 

三维数据：

# -*- coding: utf-8 -*- import torch import numpy as np import torch.nn.functional as Fa = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [1, 2, 4]]] a = torch.from_numpy(np.array(a, dtype=np.float)) b1 = F.softmax(a, dim=0) b2 = F.softmax(a, dim=1) b3 = F.softmax(a, dim=2) b4 = F.softmax(a, dim=-1) print(b1) print(b2) print(b3) print(b4)

运行结果：

dim=-1和dim=2的结果一样，原因嘛，循环所致。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的剖析 | torch.nn.functional.softmax维度详解的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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