Python Numpy联系 手动实现softmax

本文主要是介绍Python Numpy联系 手动实现softmax，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

为了多熟悉下numpy的一些常用操作，这里手动实现一下Softmax

下面截个图说明下softmax

import numpy as np#生成一个10*10 的随机二维数组，再加上1000
m = np.random.randn(10,10) * 10 + 1000
print(m)#axis=1 表示在二维数组中沿着横轴进行取最大值的操作
m_row_max = m.max(axis = 1)
print(m_row_max,m_row_max.shape)#每一行减去自己本行最大的数字，用到broadcast，reshape
#不这么处理会导致INF
m = m - m_row_max.reshape(10,1)
print(m)#计算e的指数次幂
m_exp = np.exp(m)
print(m_exp,m_exp.shape)#对每一行进行一次求和操作
m_exp_row_sum = m_exp.sum(axis=1).reshape(10,1)
print(m_exp_row_sum,m_exp_row_sum.shape)#每一行的原始数据m_exp / 每一行的和
softmax = m_exp / m_exp_row_sum
print(softmax)#校验softmax数组是否正确的方法是查看每一行的和是否是1
print(softmax.sum(axis=1).reshape(10,1))

这篇关于Python Numpy联系 手动实现softmax的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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