SiLU pytorch

时间: 2023-11-03 20:00:41 浏览: 181
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SiLU是指Sigmoid-weighted Linear Unit，是一种激活函数。它在PyTorch中的实现可以通过使用nn.SiLU()来调用。SiLU函数的数学表达式为f(x) = x * sigmoid(x)。SiLU激活函数在深度学习中被广泛应用，它具有平滑的特性，可以有效地处理梯度消失问题，并且在许多任务中可以提供更好的性能。
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以下是使用PyTorch实现SiLU激活函数的代码： python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SiLU(nn.Module): def __init__(self): super(SiLU, self).__init__() def forward...

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'silu'

这个错误通常是因为你正在使用 PyTorch 1.7 或更早版本，而 silu 函数在 PyTorch 1.9 中才被引入。如果你要使用 silu 函数，可以尝试升级 PyTorch 到最新版本，或者手动实现该函数。 手动实现 silu 函数的...

attributeerror: module 'torch.nn' has no attribute 'silu'

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AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'SiLU'

SiLU函数（也称为Swish函数）是在较新的PyTorch版本（1.7.0及更高版本）中引入的。 要解决此问题，您可以尝试更新您的PyTorch版本以获得SiLU函数的支持。请确保您的PyTorch版本与您所需功能的要求相匹配。您可以...

self.act = SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

它定义了一个激活函数，如果 act 参数为 True，则使用 SiLU 激活函数，否则使用传入的 act 参数作为激活函数，如果 act 参数不是 PyTorch 的 Module 类型，则使用恒等映射作为激活函数。具体来说，SiLU 激活...

self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

这段代码主要是根据传入的参数 act 来...其中 $\sigma(x)$ 表示 Sigmoid 函数，可以通过 PyTorch 中的 nn.SiLU() 来实现。相比于常见的激活函数如 ReLU 和 Tanh，SiLU 激活函数在一些数据集上能够取得更好的效果。

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Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

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