我正在进行Udacity课程深度学习,遇到了一些麻烦。在下面的代码中,如果我在softmax函数的总和中删除了“ axis = 0”选项,则仍会打印相同的数字,但会显示完全不同的图。有谁知道为什么会这样?
代码如下:
scores = [3.0, 1.0, 0.2]
import numpy as np
def softmax(x):
return(np.exp(x)/np.sum(np.exp(x), axis=0))
print(softmax(scores))
# Plot softmax curves
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-2.0, 6.0, 0.1)
scores = np.vstack([x, np.ones_like(x), 0.2 * np.ones_like(x)])
plt.plot(x, softmax(scores).T, linewidth=2)
plt.show();
对此表示感谢。