softmax算子案例指向的链接无法打开，目前现有项目有用到，麻烦帮忙更新下

https://gitee.com/wangjiangben_hw/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/blob/master/Ascend-PyTorch%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%8C%87%E5%AF%BC/%E4%B8%93%E9%A2%98%E6%A1%88%E4%BE%8B/%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98/README.md#/wangjiangben_hw/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/blob/master/Ascend-PyTorch%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%8C%87%E5%AF%BC/%E4%B8%93%E9%A2%98%E6%A1%88%E4%BE%8B/%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98/%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%9C%A8%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E6%A0%B9%E8%BD%B4%E5%81%9Asoftmax%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BD%8E%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98.md

3. 性能优化手段

3.1. 计算瓶颈类的性能提升手段

这类问题优化思路是修改算子实现方式，更改算法实现或者接口调用来提升性能。

softmax算子案例 **这里的链接无法打开。**

softmax 算子在最后一根轴上计算时性能低，但经过算子同事分析目前无法从算子侧进行优化，因此可以参考本案例进行等价转换提升性能。

transpose优化汇总

transpose 算子计算性能比较差，根据之前的经验总结了一些优化建议仅供参考。

3.3. 其他性能优化手段

autotune

在原 ATC 模型转换命令中添加 --auto_tune_mode="RL,GA" 即可实现 autotune 调优。autotune的作用是控制TBE算子编译时能在昇腾AI处理器上寻找最好的性能配置。详细介绍参见 Auto Tune工具使用指南 **这里的链接无法打开。**

王姜奔/AscendPytorchCrowdintelligenceDevdoc

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