在C++中实现Softmax计算可以通过以下步骤来实现高效的计算:
vector<double> softmax(const vector<double>& input) {
vector<double> output;
double sum = 0.0;
// 计算指数值并求和
for (int i = 0; i < input.size(); i++) {
output.push_back(exp(input[i]));
sum += output[i];
}
// 归一化
for (int i = 0; i < output.size(); i++) {
output[i] /= sum;
}
return output;
}
vector<double> softmax(const vector<double>& input) {
vector<double> output;
double sum = 0.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for (int i = 0; i < input.size(); i++) {
output.push_back(exp(input[i]));
sum += output[i];
}
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < output.size(); i++) {
output[i] /= sum;
}
return output;
}
通过并行计算,可以加速Softmax函数的计算过程,特别是在处理大规模输入数据时能够显著提高计算效率。