1、pytorch中的softmax

示例：

import torch
import torch.nn as nn
input = torch.Tensor([-1,-2,-3,-4])
m = nn.Softmax(dim=0)
output = m(input)
print(output)

输出：

tensor([0.6439, 0.2369, 0.0871, 0.0321])

2、Eigen实现softmax

#include<Eigen/Core>
#include<iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace Eigen;
void SoftMax(Eigen::MatrixXf mat)
{MatrixXf m = mat.array().exp();cout << "\n" << m;float sum = m.sum();cout << "\n" << sum;MatrixXf n = m / sum;cout << "\n" << n;cout << "\n" << n.sum();
}int main()
{MatrixXf input(1, 4);input << -1, -2, -3, -4;cout << "input: \n" << input;SoftMax(input);return 0;
}

运行输出：

input:
-1 -2 -3 -40.367879  0.135335 0.0497871 0.0183156
0.5713170.643914  0.236883 0.0871443 0.0320586
1

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