pytorch的激活函数在nn模块中! import torch from torch import nn tanh = nn.Tanh() x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=float) tanh = nn.Tanh() y = tanh(x) print(y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 结果: tensor([0.7616, 0.9640, 0
y = torch.nn.funcationl.tanh(x) print(y) # 输出:tensor([-0.9640, -0.7616, 0.0000, 0.7616, 0.9640]) sigmoid(S形函数) 输出范围:(0, 1) 特点:用于将输入映射到概率值,但可能会导致梯度消失问题。 公式: y = torch.nn.funcational.sigmoid(x) print(y) # 输出:tensor([0.1192, 0.2689, 0.500...
四、激活函数层—Activate Layer 激活函数对特征进行非线性变换,赋予多层神经网络具有深度的意义 (1)nn.Sigmoid 代码: m = nn.Sigmoid()input = torch.randn(2)output = m(input) (2)nn.tanh 代码: m = nn.Tanh()input = torch.randn(2)output = m(input) (3)nn.ReLU 代码: >>> m = nn.ReLU(...
Sigmoid()激活函数: Tanh()激活函数: ReLU()激活函数: Softplus()激活函数: 绘制激活函数 import torch import numpy as np from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-6, 6, 100) sigmoid = nn.Sigmoid() ysigmoid = sigmoid(x) tanh = nn.Tanh() ytanh = tanh(x)...
激活函数：F.relu(input)：应用 Rectified Linear Unit (ReLU) 激活函数。F.sigmoid(input)：应用 Sigmoid 激活函数。F.tanh(input)：应用 Tanh 激活函数。损失函数：F.cross_entropy(input, target)：计算交叉熵损失。F.mse_loss(input, target)：计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。卷积操作：F....
tanh函数的数学表达式为f(x) = (e^x e^(-x)) / (e^x + e^(-x))。 在PyTorch中,你可以通过`torch.nn.Tanh`来使用tanh激活函数。在LSTM模型中,通常会在各个门控单元(输入门、遗忘门、输出门)以及记忆单元的计算中使用tanh函数来处理输入和输出。 除了tanh激活函数之外,有时也会在LSTM模型中使用其他...
为什么tanh比sigmoid更快 sigmoid和softmax有什么区别 参考绘图 参考资料 激活函数定义 激活函数(也称“非线性映射函数”) 不使用激活函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力通常不够,所以这时候就体现了激活函数的作用了,激活函数可以引入非线性因素 ...
简介:Pytorch教程[05]torch.nn---卷积、池化、线性、激活函数层 一、Convolution Layers 1.1 nn.Conv2d 功能:对多个二维信号进行二维卷积 主要参数: • in_channels:输入通道数 • out_channels:输出通道数,等价于卷 积核个数 • kernel_size:卷积核尺寸 ...
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(num_features) 3.卷积层(Conv1d, Conv2d, Conv3d): python conv...
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...