python 实现 softmax

# -*-coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf
import numpy as npdef softmax(x, axis=1):# 计算每行的最大值row_max = x.max(axis=axis)# 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况row_max=row_max.reshape(-1, 1)x = x - row_max# 计算e的指数次幂x_exp = np.exp(x)x_sum = np.sum(x_exp, axis=axis, keepdims=True)s = x_exp / x_sumreturn sA = [[1, 1, 5, 3],[0.2, 0.2, 0.5, 0.1]]
A= np.array(A)
axis = 1  # 默认计算最后一维# [1]使用自定义softmax
s1 = softmax(A, axis=axis)
print("s1:{}".format(s1))tf_s2=tf.nn.softmax(A, axis=axis)

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转载于:https://www.cnblogs.com/wordchao/p/9182505.html
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