python實現softmax函式 向量與矩陣形式

import numpy as np

defsoftmax
(x):
"""    對輸入x的每一行計算softmax。
該函式對於輸入是向量（將向量視為單獨的行）或者矩陣（m x n）均適用。
**利用softmax函式的性質: softmax(x) = softmax(x + c)
引數:x -- 乙個n維向量，或者m x n維numpy矩陣.
返回值:
x -- 在函式內部處理後的x
"""orig_shape = x.shape
# 根據輸入型別是矩陣還是向量分別計算softmax
iflen
(x.shape)
>1:
# 矩陣
tmp = np.
max(x,axis=1)
# 得到每行的最大值，用於縮放每行的元素，避免溢位。 shape為(x.shape[0],)
x -= tmp.reshape(
(x.shape[0]
,1))
# 利用性質縮放元素
x = np.exp(x)
# 計算所有值的指數
tmp = np.
sum(x, axis =1)
# 每行求和        
x /= tmp.reshape(
(x.shape[0]
,1))
# 求softmax
else
:# 向量
tmp = np.
max(x)
# 得到最大值
x -= tmp # 利用最大值縮放資料
x = np.exp(x)
# 對所有元素求指數        
tmp = np.
sum(x)
# 求元素和
x /= tmp # 求somftmax
return x
x = np.array([[
1,2,
3],[
4,7,
6]])
print
(softmax(x)
)

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