jax.nn.softmax# jax.nn.softmax(x, axis=-1, where=None, initial=_UNSPECIFIED)[source]# Softmax 函数。 计算将元素重新缩放至范围 \([0, 1]\) 的函数，使得沿 axis 的元素之和为 \(1\)。 \[\mathrm{softmax}(x) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}\] 参数： x (ArrayLike) – 输入数组 axis (int | tuple[int, ...] | None) – 应计算 softmax 的轴或轴集。跨这些维度求和的 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。 initial (ArrayLike | None | Unspecified) 返回值： 一个数组。 返回类型： Array 注意 如果任何输入值为 +inf，结果将全部为 NaN：这反映了在浮点数数学环境中 inf / inf 未定义的事实。 另请参阅 log_softmax()
