Warum Tensorflow 'Dim' Parameter für Softmax Funktion verwenden?

Question

Warum Tensorflow 'Dim' Parameter für Softmax Funktion verwenden? Welche Art von Tensoren können wir als Eingabe verwenden?

Answer 1

tf.nn.softmax akzeptiert in Eingabe einen generischen nicht leeren Tensor.

Sie können entscheiden, Softmax auf jede gewünschte Dimension anzuwenden.

Normalerweise wird softmax auf die letzte Dimension (das ist das Standardverhalten) des Eingangstensors angewendet. Dies liegt daran, dass Softmax normalerweise auf die Ausgabe eines neuronalen Netzwerks angewendet wird, bei der es sich normalerweise um einen Tensor mit der Form [batch_size, num_classes] handelt.

Allerdings könnten Sie sich entscheiden, mit einer Form von [batch_size, num_classes, 2, 1] auf einen Tensor anzuwenden softmax und berechnen die softmax nur über die zweite Dimension des Tensor: tf.nn.softmax(tensor, axis=1)