tanh = nn.Tanh() y = tanh(x) print(y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 结果: tensor([0.7616, 0.9640, 0.9951, 0.9993], dtype=torch.float64) 1. 2. ReLu、Sigmoid等都在nn中,直接调用即可获得其对应的函数。 SoftMax import torch from torch import nn softmax = nn.Softmax(dim=1) 1....
nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) eg. m = nn.Linear(20, 30)input = torch.randn(128, 20)output = m(input)print(output.size()) 四、Activation Layer 4.1 nn.Sigmoid 公式: 图像: eg. m = nn.Sigmoid()input = torch.randn(2)output = m(input) 4.2 nn.tanh 公式: 图像:...
13)torch.nn.Softplus它将按以下方式应用按元素的功能: 14)torch.nn.Softshrink它将按元素应用软收缩功能, 如下所示: 15)torch.nn.Softsign它将按以下方式应用按元素的功能: 16)torch.nn.Tanh它将按以下方式应用按元素的功能: 17)torch.nn.Tanhshrink它将按以下方式应用按元素的函数:Tanhshrink(x)= x-Tanh(x...
torch.nn.functional 模块中的函数通常是无状态的，这意味着它们不会存储参数（如权重和偏置），这些参数需要在函数调用时显式传递。这使得这些函数非常适合用在自定义神经网络的构建过程中。import torch.nn.init as init 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.init 模块，并将其简化为 init。torch.nn.init 提供了...
Tanh -- (3): nn.Linear(25 -> 1) --} > print(mlp:forward(torch.randn(10))) -- -0.1815 -- [torch.Tensor of dimension 1] remove([index]) 根据 index 删除 module. 如果 index 未指定,则删除最后一层. 用例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = nn.Sequential(...
classtorch.nn.RNN(*args,**kwargs)[source] Applies a multi-layer Elman RNN with tanhtanhtanh or ReLUReLUReLU non-linearity to an input sequence. For each element in the input sequence, each layer computes the following function: ht=tanh(Wihxt+bih+Whhh(t−1)+bhh)h_t = \text{tanh}...
可以是’relu’、’tanh’或’sigmoid’等。默认为’tanh’。 dropout:每一层之后应用dropout的概率。dropout是一种正则化技术,可以防止模型过拟合。 bidirectional:是否使用双向RNN。默认为False。如果为True,则输出将是双向RNN的结果,隐藏层的大小将是hidden_size的两倍。 2. 代码示例 下面是一个使用torch.nn.RNN...
以下是一些常用的 torch.nn 函数和类: 1.线性层(Linear): python import torch.nn as nn fc = nn.Linear(in_features, out_features) 2.激活函数(ReLU, Sigmoid, Tanh 等): python relu = nn.ReLU() sigmoid = nn.Sigmoid() tanh = nn.Tanh() 批归一化(BatchNorm): python bn = nn.BatchNorm1d...
包括各种类型的层组件,例如卷积层(nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d)、全连接层(nn.Linear)、激活函数(nn.ReLU,nn.Sigmoid,nn.Tanh)等。 3、容器类: nn.Sequential:允许将多个层按顺序组合起来,形成简单的线性堆叠网络。 nn.ModuleList和nn.ModuleDict:可以动态地存储和访问子模块,支持可变长度或命名的模块集合...
简单高效：ReLU计算简单，效率高。缓解梯度消失问题：比 sigmoid 和 tanh 激活函数更能有效地缓解梯度消失问题。稀疏激活：ReLU使得网络中部分神经元不激活，从而增加网络的稀疏性，提高计算效率。劣势：信息丢失：负值部分被截断为0，可能导致信息丢失。死神经元问题：长时间不激活的神经元可能导致网络的学习能力下降。非...