jax.scipy.special.softmax

jax.scipy.special.softmax(x, /, *, axis=None)

Softmax 函数。

JAX 实现的 scipy.special.softmax()。

计算将元素重新缩放到范围 \([0, 1]\) 的函数，使得沿 axis 的元素总和为 \(1\)。

\[\mathrm{softmax}(x) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}\]

参数:

• x (ArrayLike) – 输入数组

• axis (int | tuple[int, ...] | None | None) – 应该计算 softmax 的轴或轴。在这些维度上求和的 softmax 输出应总和为 \(1\)。

返回:

与 x 形状相同的数组。

返回类型:

Array

注意

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

另请参阅

log_softmax()