【softmax基础】如何使用什么时候使用

是否需要加上 softmax 取决于模型输出的 logits 格式以及 metric.compute() 函数的预期输入。

通常情况下：

1. Softmax的作用：Softmax 将模型的原始输出 logits 转换为每个类别的概率值，方便进行预测结果的解释或评估。对于分类任务，Softmax 会将 logits 中最大的概率值对应的类别作为模型预测的类别。

2. 什么时候需要加 softmax：

   • 在预测阶段（比如模型评估、测试或推理阶段）：softmax 通常用于获得概率分布，可以用于更明确地判断模型的预测类别。
   • 在训练阶段，如果模型内部已经包含了 softmax，就不需要再加。如果模型输出的是 logits，而 metric.compute() 期望的是概率分布或分类结果，那么你就需要手动添加 softmax。

3. 在你的代码中如何处理 softmax：

   • 如果 metric.compute() 需要的是概率分布，那么在 pred 上加上 softmax 是必要的。可以在 logits 上应用 softmax，代码如下：

     
     pred = F.softmax(logits, axis=-1).reshape([-1, len(tags_to_idx)])
     

   • 如果 metric.compute() 只需要类别标签（比如 argmax 之后的索引），你可以先计算 argmax，再传入 metric，如下所示：

     pred = logits.argmax(axis=-1).reshape([-1])
     

4. 总结：在 predict 阶段通常会使用 softmax，在 evaluate 阶段是否使用 softmax 取决于 metric 对 logits 的处理需求。‘