所以，这实际上是对desertnaut的回答的一个评论，但由于我的声誉，我还不能评论它。正如他所指出的，只有当输入包含单个样本时，你的版本才是正确的。如果您的输入包含多个样本，则是错误的。然而，沙漠探险者的解决方案也是错误的。问题是一旦他得到一个一维的输入然后他又得到一个二维的输入。让我给你们看看这个。
import numpy as np
# your solution:
def your_softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum()
# desertnaut solution (copied from his answer):
def desertnaut_softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum(axis=0) # only difference
# my (correct) solution:
def softmax(z):
assert len(z.shape) == 2
s = np.max(z, axis=1)
s = s[:, np.newaxis] # necessary step to do broadcasting
e_x = np.exp(z - s)
div = np.sum(e_x, axis=1)
div = div[:, np.newaxis] # dito
return e_x / div
让我们以沙漠探险者为例:
x1 = np.array([[1, 2, 3, 6]]) # notice that we put the data into 2 dimensions(!)
输出如下:
your_softmax(x1)
array([[ 0.00626879, 0.01704033, 0.04632042, 0.93037047]])
desertnaut_softmax(x1)
array([[ 1., 1., 1., 1.]])
softmax(x1)
array([[ 0.00626879, 0.01704033, 0.04632042, 0.93037047]])
你可以看到沙漠版本在这种情况下会失败。(如果输入是一维的，就不会像np那样。数组([1,2,3,6])。
现在让我们使用3个样本，因为这就是为什么我们使用二维输入的原因。下面的x2和沙漠例子中的x2不一样。
x2 = np.array([[1, 2, 3, 6], # sample 1
[2, 4, 5, 6], # sample 2
[1, 2, 3, 6]]) # sample 1 again(!)
该输入由一个有3个样本的批次组成。但样本一和样本三本质上是一样的。我们现在期望3行softmax激活，其中第一行应该与第三行相同，也与x1的激活相同!
your_softmax(x2)
array([[ 0.00183535, 0.00498899, 0.01356148, 0.27238963],
[ 0.00498899, 0.03686393, 0.10020655, 0.27238963],
[ 0.00183535, 0.00498899, 0.01356148, 0.27238963]])
desertnaut_softmax(x2)
array([[ 0.21194156, 0.10650698, 0.10650698, 0.33333333],
[ 0.57611688, 0.78698604, 0.78698604, 0.33333333],
[ 0.21194156, 0.10650698, 0.10650698, 0.33333333]])
softmax(x2)
array([[ 0.00626879, 0.01704033, 0.04632042, 0.93037047],
[ 0.01203764, 0.08894682, 0.24178252, 0.65723302],
[ 0.00626879, 0.01704033, 0.04632042, 0.93037047]])
我希望你能明白，这只是我的解的情况。
softmax(x1) == softmax(x2)[0]
array([[ True, True, True, True]], dtype=bool)
softmax(x1) == softmax(x2)[2]
array([[ True, True, True, True]], dtype=bool)
另外，下面是TensorFlows softmax实现的结果:
import tensorflow as tf
import numpy as np
batch = np.asarray([[1,2,3,6],[2,4,5,6],[1,2,3,6]])
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 4])
y = tf.nn.softmax(x)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(y, feed_dict={x: batch})
结果是:
array([[ 0.00626879, 0.01704033, 0.04632042, 0.93037045],
[ 0.01203764, 0.08894681, 0.24178252, 0.657233 ],
[ 0.00626879, 0.01704033, 0.04632042, 0.93037045]], dtype=float32)
