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PyTorch学习笔记:nn.Sigmoid——Sigmoid激活函数

PyTorch学习笔记:nn.Sigmoid——Sigmoid激活函数

torch.nn.Sigmoid()

功能:逐元素应用Sigmoid函数对数据进行激活,将元素归一化到区间(0,1)内

函数方程:
Sigmoid(x)=σ(x)=11+e−xSigmoid(x)=\sigma(x)=\frac1{1+e^{-x}} Sigmoid(x)=σ(x)=1+ex1

在这里插入图片描述

上图来源于PyTorch官方文档

输入:

  • inplace:是否改变输入数据,如果设置为True,则会直接修改输入数据;如果设置为False,则不对输入数据做修改

注意:

  • 输入可以是任意尺寸的数据,输出尺寸与输入尺寸相同

代码案例

一般用法

import torch.nn as nn
import torch
a = torch.randn(10)
sigmoid = nn.Sigmoid()
b = sigmoid(a)
print(a)
print(b)

输出

# 数据经过sigmoid之前
tensor([-0.0175, -0.3315, -1.4424, -2.1318,  1.8448, -0.6835, -1.9436,  1.3432, 0.2550,  1.1898])
# 数据经过sigmoid之后
tensor([0.4956, 0.4179, 0.1912, 0.1060, 0.8635, 0.3355, 0.1252, 0.7930, 0.5634, 0.7667])

官方文档

nn.Sigmoid():https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Sigmoid.html#torch.nn.Sigmoid

初步完稿于:2022年1月29日

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