softmax

paddle.fluid.layers.softmax(input, use_cudnn=False, name=None, axis=-1)[源代码]

该OP实现了softmax层。OP的计算过程如下:

步骤1:输入 inputaxis 维会被置换到最后一维;

步骤2:将输入 Tensor 在逻辑上变换为二维矩阵。二维矩阵第一维(列长度)是输入除最后一维之外的其他维度值的乘积,第二维(行长度)和输入 axis 维的长度相同;对于矩阵的每一行,softmax操作对其进行重新缩放,使得该行的每个元素在 [0,1] 范围内,并且总和为1;

步骤3:softmax操作执行完成后,执行步骤1和步骤2的逆运算,将二维矩阵恢复至和输入 input 相同的维度。

上述步骤2中softmax操作计算过程如下:

  • 对于二维矩阵的每一行,计算K维向量(K是输入第 axis 维的长度)中指定位置的指数值和全部位置指数值的和。
  • 指定位置指数值与全部位置指数值之和的比值就是softmax操作的输出。

对于二维矩阵中的第i行和第j列有:

\[Out[i,j] = \frac{exp(X[i,j])}{\sum_j exp(X[i,j])}\]
  • 示例1(矩阵一共有三维。axis = -1,表示沿着最后一维(即第三维)做softmax操作)
输入

  X.shape = [2, 3, 4]

  X.data = [[[2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
             [3.0, 4.0, 5.0, 6.0],
             [7.0, 8.0, 8.0, 9.0]],
            [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
             [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
             [6.0, 7.0, 8.0, 9.0]]]

  axis = -1

输出

  Out.shape = [2, 3, 4]

  Out.data = [[[0.0320586 , 0.08714432, 0.23688282, 0.64391426],
               [0.0320586 , 0.08714432, 0.23688282, 0.64391426],
               [0.07232949, 0.19661193, 0.19661193, 0.53444665]],
              [[0.0320586 , 0.08714432, 0.23688282, 0.64391426],
               [0.0320586 , 0.08714432, 0.23688282, 0.64391426],
               [0.0320586 , 0.08714432, 0.23688282, 0.64391426]]]
  • 示例2(矩阵一共有三维。axis = 1,表示沿着第二维做softmax操作)
输入

  X.shape = [2, 3, 4]

  X.data = [[[2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
             [3.0, 4.0, 5.0, 6.0],
             [7.0, 8.0, 8.0, 9.0]],
            [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
             [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
             [6.0, 7.0, 8.0, 9.0]]]

  axis = 1

输出

  Out.shape = [2, 3, 4]

  Out.data = [[[0.00657326, 0.00657326, 0.01714783, 0.01714783],
               [0.01786798, 0.01786798, 0.04661262, 0.04661262],
               [0.97555875, 0.97555875, 0.93623955, 0.93623955]],
              [[0.00490169, 0.00490169, 0.00490169, 0.00490169],
               [0.26762315, 0.26762315, 0.26762315, 0.26762315],
               [0.72747516, 0.72747516, 0.72747516, 0.72747516]]]
参数:
  • input (Variable) - 任意维度的多维 Tensor ,数据类型为float32或float64。
  • use_cudnn (bool, 可选) - 指示是否用cudnn库。当 use_cudnn 为True时,在安装GPU版本Paddle并且本机安装cudnn库的前提下,使用GPU训练或推理时才有效。默认值:False。
  • name (str, 可选) - 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。
  • axis (int, 可选) - 指示进行softmax计算的维度索引,其范围应为 \([-1,rank-1]\) ,其中rank是输入变量的秩。默认值:-1(表示对最后一维做softmax操作)。

返回:表示softmax操作结果的 Tensor ,数据类型和 input 一致,返回维度和 input 一致。

返回类型:Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

data = fluid.layers.data(name="input", shape=[-1, 3],dtype="float32")
result = fluid.layers.softmax(data,axis=1)
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
x = np.random.rand(3, 3).astype("float32")
output= exe.run(feed={"input": x},
                 fetch_list=[result[0]])
print(output)