软最小值

类torch.nn.Softmin(dim=None)[源代码]

对n维输入张量应用Softmin函数。

将其重新缩放，使输出的 n 维张量中的元素范围在 [0, 1] 之间，并且所有元素的总和为 1。

软最小值（Softmin）定义如下：

$\text{Softmin}(x_{i}) = \frac{\exp(-x_i)}{\sum_j \exp(-x_j)}$

形状:

• 输入: $(*)$，其中 * 表示任意数量的额外维度。

• 输出: $(*)$，形状与输入相同

参数

dim (int) – 沿此维度进行软最小值计算（因此沿该维度的每个切片之和为1）。

返回值

一个与输入具有相同维度和形状的张量，其值范围在[0, 1]之间

返回类型

无内容

示例:

>>> m = nn.Softmin(dim=1)
>>> input = torch.randn(2, 3)
>>> output = m(input)