基于 Eigen 实现 Softmax 函数

1 简介

Eigen 是一个高效、易于使用的 C++ 模板库，广泛应用于线性代数计算。本文将介绍如何使用 Eigen 实现 Softmax 函数，这是一种常用的归一化函数，在深度学习中具有重要应用。通过 Eigen 的矩阵运算和向量运算，我们可以快速、准确地实现 Softmax 函数，提高深度学习模型的训练和推理效率。

2 代码实现

这段代码实现了 Softmax 函数，它将传入的浮点型数组转换为 Eigen 向量类型，计算向量中的最大值，对向量中的每个元素进行指数运算，然后计算指数运算后向量的和，最后将指数运算后的向量除以指数和，得到 Softmax 值。如果传入的数组长度为 0，函数会输出错误日志并返回 false。

// 定义Softmax函数，接受一个浮点型数组和数组长度作为参数，返回bool类型
bool Softmax(float *data, long length) {
  // 如果数组长度为0，输出错误日志并返回false
  if (length == 0) {
    std::cout << "The Vector A is empty." << std::endl;
    return false;
  }
    
  // 使用Eigen库的Map类将传入的数组转换为Eigen向量类型
  Eigen::Map<Eigen::VectorXf> eigen_vector_a(data, length);

  // 计算向量中的最大值
  auto max_num = eigen_vector_a.maxCoeff();
  
  // 对向量中的每个元素进行指数运算
  auto exp_values = eigen_vector_a.array().exp();

  // 计算指数运算后向量的和
  auto exp_sum = exp_values.sum();
  
  // 将指数运算后的向量除以指数和，得到Softmax值
  eigen_vector_a = exp_values / exp_sum;
  return true;
}

以上的 Softmax 是 Unsafe Softmax，在实际的使用过程中可能会导致溢出问题，我们需要对齐进行优化，优化后的代码如下:

bool Softmax(float *data, long length) {
  if (length == 0) {
    std::cout << "The Vector A is empty." << std::endl;
    return false;
  }
  
  Eigen::Map<Eigen::VectorXf> eigen_vector_a(data, length);
  
  // 计算向量中的最大值
  auto max_num = eigen_vector_a.maxCoeff();
  
  // 对原始数据进行缩放，避免指数运算时出现溢出
  eigen_vector_a -= max_num;
  
  // 对缩放后的向量进行指数运算
  auto exp_values = eigen_vector_a.array().exp();
  
  // 计算指数运算后向量的和
  auto exp_sum = exp_values.sum();
  
  // 将指数运算后的向量除以指数和，得到Softmax值
  eigen_vector_a = exp_values / exp_sum;
  
  return true;
}

3 参考文档

posted @ 2024-11-30 11:11  Zheng-Bicheng  阅读(76)  评论(0)    收藏  举报