一、啥是softmax？

嘿，朋友们！今天我要跟你们聊一聊这玩意儿神奇的函数——softmax！它就像是深厚度学里的魔法师，Neng把我们的模型输出变得hen有意思。softmax的作用呢，就是让我们的输出值变成一个概率分布，个个值dou在0到1之间，而且加起来等于1。

二、 softmax的用法

要用softmax，我们得先定义一个模型输出，就像这样：

import torch
outputs = torch.randn

然后我们就Neng用softmax来处理这玩意儿输出啦：

probs = torch.softmax

这里的dim参数hen关键，它决定了我们是沿着哪个维度来应用softmax函数。一般时候，我们dou是在再说说一个维度上用softmax。

三、 许多分类问题

Ru果我们有一个许多分类问题，softmax就geng加有用啦。比如 我们要分类猫、狗和兔子，我们的模型输出就是一个向量，softmax会把这玩意儿向量变成一个概率分布，个个类别dou有一个概率值。

import torch
outputs = torch.randn
probs = torch.softmax
targets = torch.randint)
loss = torch.nn.functional.cross_entropy
loss.backward

四、 解决softmax梯度消失问题

有时候，softmax会遇到一个困难题，就是梯度消失问题。这玩意儿问题就像是数学里的黑洞，会把我们的梯度dou吸走。为了解决这玩意儿问题，我们Neng用一些技巧，比如torch.log_softmax和torch.exp。

import torch
log_probs = torch.log_softmax
exp_probs = torch.exp
loss = torch.nn.functional.cross_entropy)
loss.backward

五、 温度控制

softmax还有一个优良玩的功Neng，就是温度控制。通过调整温度值，我们Neng改变概率分布的形状，让概率分布geng加平滑或者geng加尖锐。

def temperature_control:
    return torch.softmax
outputs = torch.randn
probs = torch.softmax
print
print)
print)
print)

.softmax这玩意儿函数真实是神奇，它让我们的模型输出变得有意义。通过温度控制、解决梯度消失问题，我们Neng让softmaxgeng加完美。不过别忘了实践才是检验真实理的独一个标准，许多动手试试，你会geng熟练的！