tensorflow가 softmax 기능에 '희미한'매개 변수를 사용하는 이유는 무엇입니까?

Question

tensorflow에서 softmax 기능에 'dim'매개 변수를 사용하는 이유는 무엇입니까? 우리는 어떤 종류의 텐서를 입력으로 사용할 수 있습니까?

Answer 1

tf.nn.softmax은 일반적인 비어 있지 않은 텐서를 허용합니다.

원하는 모든 치수에 softmax를 적용 할 수 있습니다.

일반적으로 softmax는 입력 텐서의 마지막 치수 (기본 동작)에 적용됩니다. 이것은 softmax가 일반적으로 모양이 [batch_size, num_classes] 인 텐서 인 신경망 출력에 적용되기 때문입니다. tf.nn.softmax(tensor, axis=1)

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그러나 [batch_size, num_classes, 2, 1]의 모양 텐서에 softmax를 적용 만 텐서의 두 번째 차원을 통해이 softmax을 계산하는 결정할 수