在深度学习中，Softmax 是一种常用的激活函数，特别是在多分类任务中。它能将神经网络输出的原始分数转换为概率分布，方便我们进行分类预测。那么，在 PyTorch 中该如何搭建 Softmax 层呢？🚀

首先，确保你已经安装了 PyTorch 库，可以通过 `pip install torch` 安装。接着，在模型中引入 `torch.nn.functional.softmax` 或直接使用 `torch.nn.Softmax` 模块。例如：

```python

import torch

import torch.nn as nn

使用 nn.Module 搭建模型

class MyModel(nn.Module):

def __init__(self):

super(MyModel, self).__init__()

self.linear = nn.Linear(10, 5) 假设输入特征是10维，输出5类

self.softmax = nn.Softmax(dim=1) 在第1维度上应用Softmax

def forward(self, x):

x = self.linear(x)

x = self.softmax(x)

return x

```

通过设置 `dim=1` 参数，Softmax 将按行对数据进行归一化处理，最终每个样本的输出总和为 1，形成概率分布。🌟

最后，记得用你的数据集训练模型，验证 Softmax 的效果吧！💪