本文深入解析了softmax函数的定义、计算方法、数值稳定性问题及其解决方案，并探讨了其在PyTorch框架中的应用。Softmax函数是机器学习和深度学习中的核心组件，用于多分类问题中输出层的概率分布估计。它将实数向量压缩到(0,1)区间内，使得所有元素的和为1。文章介绍了softmax函数的数学特性、计算方法，并提供了代码实现。同时，讨论了softmax函数在使用指数函数时可能出现的数值溢出问题及其解决方案。在PyTorch框架中，nn.CrossEntropyLoss()已经集成了softmax函数，无需在网络的最后一层额外添加softmax层。