当使用 softmax 进行批量推断时，由于精度误差和浮点数运算的有限精度，可能会导致结果不精确。为了避免这种情况，可以在代码中使用softmax函数的一些数值稳定的变体，例如log_softmax函数或softmax的直接实现式，如下所示：

import torch.nn.functional as F import torch

使用log_softmax方式

input_tensor = torch.randn(3, 5) # 3个样本，每个样本5个特征 log_prob = F.log_softmax(input_tensor, dim=1)

使用softmax的实现式

input_tensor = torch.randn(3, 5) # 3个样本，每个样本5个特征 exp_input = torch.exp(input_tensor) sum_exp_input = torch.sum(exp_input, dim=1, keepdim=True) softmax_output = exp_input / sum_exp_input

使用以上两种方式可以避免精度误差和浮点数运算带来的问题。