softmax
keras.activations.softmax(x, axis=-1)softmax计算公式：
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作用
放大数据之间的差距，让数据大的更大，比如[1,1,2]对应的结果为[0.21194156 0.21194156 0.57611688]
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参数说明：
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x:张量
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ndim维度为x的维度：
当ndim = 1时：会报错（Cannot apply softmax to a tensor that is 1D.）
当ndim = 2时：直接输出softmax计算公式
当ndim > 2时：每个维度减去最大值后，输出softmax计算公式（据说是防止数据过大，出现异常，但不影响结果，可以公式证明）
- axis：
当x的维度>2以上时的时候生效asix
理解很困难，建议直接看例子，然后自己在做几个试验一下
当axis = 0时：取一维空间的数据，进行softmax计算
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当axis = 1时：取二维空间的数据，进行softmax计算
当axis = 2时：取三维空间的数据，进行softmax计算
上面说的很好记忆，但理解却非常抽象，下面见例子就好理解多了
例子
- 理解axis=0（最难）：
运算一（记住这个输出结果）：
x = np.array([1,3])
print(softmax(x))
# 输出：[0.11920292 0.88079708]输入[1,3],输出 [0.11920292 0.88079708]
运算二：
图中将“1”和“3”进行softmax计算，然后输出[0.11920292 0.88079708]，与运算一对应
当axis=0时，相当于将2个（3*3）的矩阵对应位置的数据进行softmax计算
- 理解axis=1（这个就简单了）
运算三
x = np.array([1,1,2])
print(softmax(x))
# 输出[0.21194156 0.21194156 0.57611688]
当axis=1时，相当于将单个（3*3）的矩阵竖着的位置的数据进行softmax计算
- 理解axis=2：
与axis=1类似，只不过是将单个矩阵横着进行softmax计算，不举例了
另外：
下面是用于例子证明的softmax公式代码：
def softmax(x,axis=-1):
if axis == 1:
raise ValueError('Cannot apply softmax to a tensor that is 1D. ')
e = np.exp(x)
s = np.sum([np.exp(i) for i in x])
return e/s