torch.nn.functional.sigmoid

'torch.nn.functional.sigmoid' 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算输入的 sigmoid 函数值。 sigmoid 函数是一个常用的激活函数，将输入的值映射到了 (0,1) 之间，通常用于神经网络的二分类问题的输出层。

相关问题

torch.nn.functional和torch.nn

torch.nn.functional和torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的两个重要模块。

torch.nn是PyTorch中的一个模块，它包含了用于构建神经网络的各种类和函数。这些类和函数提供了许多常用的神经网络组件，如线性层、卷积层、池化层等。通过继承这些类，我们可以很方便地定义自己的神经网络模型。

torch.nn.functional是另一个模块，它包含了一些非常常用的函数，如激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）、池化函数（如MaxPool、AvgPool等）以及损失函数（如交叉熵损失函数CrossEntropyLoss等）。这些函数可以直接作为普通的Python函数来调用，而不需要定义一个类。

总的来说，torch.nn提供了一系列已经实现好的神经网络组件，而torch.nn.functional则提供了一些用于构建神经网络的常用函数。我们可以根据自己的需要选择使用哪个模块。

torch.nn.functional

torch.nn.functional提供了多种非线性激活函数，包括threshold、relu、relu6、elu、leaky_relu、prelu、rrelu、logsigmoid、softmax、log_softmax、tanh和sigmoid函数。这些函数可以用于神经网络的激活层，以引入非线性变换，从而增加模型的表达能力。它们的具体用法可以参考PyTorch官方文档的链接。

此外，torch.nn.functional还提供了一些关于填充和放缩的函数，比如affine_grid，用于生成仿射变换的网格。这个函数通常用于图像处理中的空间变换，以便对图像进行平移、旋转、缩放等操作。具体的使用方法可以参考PyTorch官方文档的链接。

总的来说，建议在神经网络模型中使用nn下的函数，如果确实需要手动操作权重(weight)、偏置(bias)、步幅(stride)等中间变量的值，或者需要共享参数时，可以使用nn.functional下的函数[3]。

参考资料：
PyTorch官方文档 - torch.nn.functional. https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html
PyTorch官方文档 - torch.nn.functional.affine_grid. https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#torch.nn.functional.affine_grid
Stack Overflow - Using dropout in PyTorch: nn.Dropout vs F.dropout. https://stackoverflow.com/questions/53419474/using-dropout-in-pytorch-nn-dropout-vs-f-dropout