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复制pytorch的softmax

复制PyTorch的softmax是指在使用PyTorch深度学习框架时，复制实现softmax函数的功能。softmax函数是一种常用的激活函数，用于将一个向量的元素转化为概率分布。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.softmax函数来实现softmax操作。该函数接受一个输入张量，并返回一个具有相同形状的张量，其中每个元素都是通过对输入张量的指数函数进行归一化得到的。

以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch复制实现softmax函数：

代码语言：txt
复制
import torch
import torch.nn.functional as F

def softmax(x):
    # 使用torch.exp计算输入张量的指数
    exp_x = torch.exp(x)
    # 使用torch.sum计算指数的和
    sum_exp_x = torch.sum(exp_x, dim=1, keepdim=True)
    # 使用torch.div进行归一化操作
    softmax_x = torch.div(exp_x, sum_exp_x)
    return softmax_x

# 创建一个输入张量
x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
                  [4.0, 5.0, 6.0]])

# 使用自定义的softmax函数进行计算
output = softmax(x)
print(output)

# 使用PyTorch内置的softmax函数进行计算
output_builtin = F.softmax(x, dim=1)
print(output_builtin)

上述代码中，我们首先定义了一个softmax函数，该函数接受一个输入张量x，并返回一个经过softmax操作后的张量softmax_x。在函数内部，我们使用torch.exp计算输入张量的指数，然后使用torch.sum计算指数的和，最后使用torch.div进行归一化操作。

接下来，我们创建了一个输入张量x，并分别使用自定义的softmax函数和PyTorch内置的softmax函数进行计算。最后，打印输出结果。

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