nparray 的 softmax - Python

在深度学习中，softmax 函数是一个必要的概念。它是一个归一化函数，能将任意的实数转成 0 到 1 的值，并且总和为 1。

在 Python 中，我们可以使用 numpy 库的 np.exp() 和 np.sum() 函数来实现 softmax 函数。下面是一个示例代码片段：

import numpy as np

def softmax(x):
    """
    Compute softmax values for each sets of scores in x.
    """
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)

# example usage
x = np.array([1, 2, 3])
print(softmax(x))

输出结果为：

[0.09003057 0.24472847 0.66524096]

在这个例子中，我们定义了一个 softmax 函数，它接收一个 numpy 数组 x 作为输入，并使用 numpy 库中的 exp() 和 sum() 函数来计算每个元素的 softmax 值。

在输出结果中，我们可以看到 softmax 值已被计算。第一个元素的 softmax 值为 0.09，第二个元素的 softmax 值为 0.24，第三个元素的 softmax 值为 0.67。

总体来说，使用 np.exp() 和 np.sum() 函数可以很方便地计算 softmax 值。如果你正在进行深度学习相关的工作，那么 softmax 函数是必须的概念之一，建议牢记。