比较与torch.nn.Softmax的差异
torch.nn.Softmax
class torch.nn.Softmax(dim=None)(input) -> Tensor
更多内容详见torch.nn.Softmax。
mindspore.nn.Softmax
class mindspore.nn.Softmax(axis=-1)(x) -> Tensor
更多内容详见mindspore.nn.Softmax。
差异对比
PyTorch:它是二分类函数在多分类上的推广,目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。
MindSpore:MindSpore此API实现功能与PyTorch一致,仅参数名不同。
分类 |
子类 |
PyTorch |
MindSpore |
差异 |
---|---|---|---|---|
参数 |
参数1 |
dim |
axis |
功能一致,参数名不同,默认值不同 |
输入 |
单输入 |
input |
x |
功能一致,参数名不同 |
代码示例
两API实现功能一致,用法相同。
# PyTorch
import torch
import numpy
from torch import tensor
import torch.nn as nn
x = torch.FloatTensor([1, 1])
softmax = nn.Softmax(dim=-1)(x)
print(softmax.numpy())
# [0.5 0.5]
# MindSpore
import mindspore
import numpy as np
from mindspore import Tensor
x = Tensor(np.array([1, 1]), mindspore.float16)
softmax = mindspore.nn.Softmax()
output = softmax(x)
print(output)
# [0.5 0.5]