Pytorch torch.nn.Softmax中dim参数的用途是什么

我不明白dim参数在torch.nn.Softmax中适用于什么。有一个警告告诉我使用它，我将它设置为1，但我不明白我在设置什么。公式中使用的位置：

Softmax(xi​)=exp(xi)/∑j​exp(xj​)​

此处没有dim，因此它适用于什么？

torch.nn.Softmax上的Pytorch说明： dim int–沿其计算Softmax的维度，因此沿dim的每个切片总和为1

例如，如果有二维矩阵，则可以选择是将softmax应用于行还是列：

import torch 
import numpy as np

softmax0 = torch.nn.Softmax(dim=0) # Applies along columns
softmax1 = torch.nn.Softmax(dim=1) # Applies along rows 

v = np.array([[1,2,3],
              [4,5,6]])
v =  torch.from_numpy(v).float()

softmax0(v)
# Returns
#[[0.0474, 0.0474, 0.0474],
# [0.9526, 0.9526, 0.9526]])


softmax1(v)
# Returns
#[[0.0900, 0.2447, 0.6652],
# [0.0900, 0.2447, 0.6652]]

请注意，对于softmax0，列如何添加到1，对于softmax1，行如何添加到1。

torch.nn.Softmax上的Pytorch说明： dim int–沿其计算Softmax的维度，因此沿dim的每个切片总和为1

例如，如果有二维矩阵，则可以选择是将softmax应用于行还是列：

import torch 
import numpy as np

softmax0 = torch.nn.Softmax(dim=0) # Applies along columns
softmax1 = torch.nn.Softmax(dim=1) # Applies along rows 

v = np.array([[1,2,3],
              [4,5,6]])
v =  torch.from_numpy(v).float()

softmax0(v)
# Returns
#[[0.0474, 0.0474, 0.0474],
# [0.9526, 0.9526, 0.9526]])


softmax1(v)
# Returns
#[[0.0900, 0.2447, 0.6652],
# [0.0900, 0.2447, 0.6652]]

请注意，对于softmax0，列如何添加到1，对于softmax1，行如何添加到1