softmax到底该怎么使用

softmax到底该怎么用？
我直接加载最后一个全连接层然后直接输出结果，这样用法是不是错的？这样训练出来的损失值一直无法变化
请问大家softmax该怎么使用

望采纳


在深度学习中，softmax函数是一种常用的分类函数，它可以将输入的多个数值映射到一个0到1之间的概率分布。通常，在神经网络中，softmax函数会被用作输出层的激活函数，用来对多分类问题进行预测。


使用softmax函数的正确方法是，在神经网络的输出层使用softmax函数对输出进行转换，然后通过交叉熵损失函数计算预测误差，并在反向传播中更新网络权重。


下面是一个使用softmax函数的应用代码示例，这段代码使用了PyTorch深度学习框架来实现：

import torch

# 定义softmax函数
def softmax(x):
    # 计算输入x的指数
    exps = torch.exp(x)
    # 计算指数的和
    sum_exps = torch.sum(exps)
    # 计算softmax函数
    softmax = exps / sum_exps
    return softmax

# 定义网络结构
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, num_classes)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        # 在输出层使用softmax函数
        x = softmax(x)
        return x

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 定义网络
net = Net(input_size=10, hidden_size=32, num_classes=10)

# 进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 遍历所有训练数据
    for inputs, labels in train_loader:
        # 前向传播
        outputs = net(inputs)
        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新网络参数
        optimizer.step()
        
# 在测试集上进行测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = net(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

# 输出测试结果
print('测试精度：%.4f%%' % (100 * correct / total))