用numpy数组实现softmax函数

Question

我目前的职能如下：

def soft_max(z):
    t = np.exp(z)
    a = np.exp(z) / np.sum(t, axis=1)
    return a

但是我收到错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (20,10) (20,)因为np.sum（t，axis = 1）不是标量。

我想要t / the sum of each row，但我不知道该怎么做。

Answer 1

你想做点什么（见here post）

scale

Answer 2

从1.2.0版开始，scipy包含softmax作为特殊功能：

https://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.special.softmax.html

使用axis参数在行上运行它。

from scipy.special import softmax
softmax(arr, axis=0)

Answer 3

假设您的z是二维数组，请尝试

def soft_max(z):
    t = np.exp(z)
    a = np.exp(z) / np.sum(t, axis=1).reshape(-1,1)
    return a