一、什么是Tensorflow softmax
TensorFlow softmax是机器学习开源框架TensorFlow中的一种常用的分类方法，它是一种归一化指数函数，将n维向量映射到一个n维向量的概率分布上，其中每个元素的值都在0到1之间，总和为1。
softmax函数常用于解决分类问题，比如根据图片中的像素值判断这张图片是猫还是狗；或者根据商品图片的特征，判断它属于哪个种类的商品，如缩略图是T恤、球鞋还是帽子等等。此外，它还被用于深度神经网络（DNN）的构建中，从而完善DNN中激活函数的作用。
二、Tensorflow softmax的公式及实现方法
softmax公式如下：
softmax(z) = exp(z) / sum(exp(z))
上式中，z是一个n维向量，exp(z)是将z中每个元素分别作为指数值用自然常数e计算出的向量，sum(exp(z))是其所有元素的和。
在TensorFlow中，我们可以使用以下代码实现softmax函数：
x = tf.constant([2.0, 1.0, 0.5])
y = tf.nn.softmax(x)
上面的代码中，我们首先定义了一个张量x，在接下来的一行中，我们使用tf.nn.softmax()函数将其转换成概率分布向量y。
三、Tensorflow softmax使用范围及注意事项
Tensorflow softmax常用于实现多分类问题，它在语音识别、自然语言处理和计算机视觉等领域都具有非常广泛的应用，如图像分类、目标检测、行人重识别等。
需要注意的是，由于softmax要求将数据映射到概率分布上，因此输入数据不应为负数。此外，由于使用指数计算softmax，可能会出现数值稳定性问题，因此在实现中通常需要进行数值优化，如减去最大值（max trick）等。
四、Tensorflow softmax示例应用
下面，我们将结合一个示例深入了解如何使用Tensorflow softmax进行多分类，假设我们有一组MNIST手写数字的数据集，其中包含了一批训练数据和一批测试数据。
1. 导入数据集
我们首先需要从TensorFlow内置库中导入MNIST数据集：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
在这里，我们用one_hot参数来设置数据集是否使用“独热编码”（one-hot encoding），如果设置为True，则表示使用独热编码。
2. 构建模型并训练
我们可以使用以下代码实现一个简单的神经网络模型：
import tensorflow as tf
# 定义输入数据和标签占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 定义模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义损失函数（交叉熵）
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 开始训练
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100)
train_step.run(feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y})
3. 模型评估
接下来，我们使用以下代码对模型进行评估：
# 定义评估方式：正确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 打印输出正确率
print(accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
在以上代码中，我们首先使用equal()函数比较模型输出的结果与真实标签的结果是否相等，再将correct_prediction转换为float32类型，最终求出模型的正确率。
结论
通过本文的阐述与示例，我们全面了解了Tensorflow softmax的使用方式及其在分类问题中的应用，希望这篇文章能够对读者有所帮助。
