✨tf.nn.softmax详解(附代码实例)📚

发布时间：2025-03-23 13:33:33来源：网易

在深度学习中，`tf.nn.softmax` 是一个非常重要的函数，主要用于多分类问题。它能够将输入向量转换为概率分布，确保每个类别的预测值都在 0 到 1 之间，并且所有类别的概率之和等于 1。这种特性使其成为神经网络输出层的理想选择！👏

核心功能：

通过 softmax 函数，我们可以轻松地将模型的原始输出（logits）转化为易于解释的概率值。例如，在手写数字识别任务中，softmax 可以帮助我们确定图像属于某个特定数字的概率。

代码示例：

```python

import tensorflow as tf

假设 logits = [2.0, 1.0, 0.1]

logits = tf.constant([2.0, 1.0, 0.1])

probabilities = tf.nn.softmax(logits)

print("Softmax 输出:", probabilities.numpy())

```

运行结果会显示类似 `[0.6590010.2424330.098566]` 的概率分布。🚀

掌握 `tf.nn.softmax` 不仅能提升你的模型性能，还能让你更深入理解深度学习背后的数学原理！💪 TensorFlow 深度学习

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