torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum
torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum
1、torch.sigmoid()
对每个元素进行处理（函数为
)
举例：
A = torch.Tensor([1,2,3]) #一维
B = torch.sigmoid(A)
print(B)
A = torch.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]]) #二维
B = torch.sigmoid(A)
print(B)
2、torch.softmax()
公式：
二维情况下，dim=1时，对行进行计算
A = torch.Tensor([[1,1],[1,1],[1,3]])
B = torch.softmax(A,dim=1) #对行 进行softmax
print(B)
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二维情况下，dim=0时，对列进行计算
A = torch.Tensor([[1,1],[1,1],[1,3]])
B = torch.softmax(A,dim=0) #对列 进行softmax
print(B)
3、sum
A = torch.Tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])
B = A.sum(dim=0)
print()
([[1,2],[3,4],[5,6]])
B = A.sum(dim=0)
print()
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