测试代码

import torch
num_list = [-20.0,-5.0,-1.0,-0.5, 0.0, 0.13, 0.5, 0.67, 1.0, 10.0]
for num in num_list:
    logits = torch.tensor([num,0])
    sigmoid_results = torch.sigmoid(logits[0])
    softmax_resuots = torch.softmax(logits,0)
    print(sigmoid_results,softmax_resuots)
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运行结果

结论

一个数x， 和0一起，构成数组[x,0], 经过softmax，二者分别得到一个概率，分别设为softmax(x) 和softmax(0)

则有：
softmax(x) = sigmoid(x)
softmax(0) = 1- sigmoid(x)