tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)
参数:
logits:一个非空的Tensor。必须是下列类型之一:half, float32,float64
axis:将在其上执行维度softmax。默认值为-1,表示最后一个维度
name:操作的名称(可选)
dim:axis的已弃用的别名 返回:
一个Tensor,与logits具有相同的类型和shape

sample

import tensorflow as tf

#tf.enable_eager_execution()
tf.compat.v1.enable_eager_execution() ones = tf.ones(shape=[2,3])
print(ones) temp1 = tf.nn.softmax(ones,axis=0) # 列
print(temp1) temp2 = tf.nn.softmax(ones,axis=1) # 行
print(temp2)

output

tf.Tensor(
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.5 0.5 0.5]
[0.5 0.5 0.5]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.33333334 0.33333334 0.33333334]
[0.33333334 0.33333334 0.33333334]], shape=(2, 3), dtype=float32)

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