jax.nn.softmax

jax.nn.softmax#

jax.nn.softmax(x, axis=-1, where=None)[source]#

Softmax 函数。

计算将元素重新缩放到 $[0, 1]$ 范围内的函数，使得沿 axis 轴的元素总和为 $1$ 。

softmax (x) = \frac{\exp (x_{i})}{\sum_{j} \exp (x_{j})}

参数:

x (ArrayLike) – 输入数组
axis (int | tuple[int, ...] | None) – 应计算 softmax 的轴或轴。在这些维度上求和的 softmax 输出应总和为 $1$ 。可以是整数或整数元组。
where (ArrayLike | None | None) – 要包含在 softmax 中的元素。

返回:

一个数组。

返回类型:

Array

注意

如果任何输入值为 +inf，则结果将全部为 NaN：这反映了 inf / inf 在浮点数学的上下文中未明确定义的事实。

另请参阅