torch.sigmoid_

时间: 2023-08-15 12:08:04 浏览: 49
torch.sigmoid_ 是 PyTorch 框架中的一个函数,用于计算输入张量的逐元素 sigmoid 函数。Sigmoid 函数可以将输入的值转换为在 0 到 1 之间的概率值。 例如,假设有一个输入张量 x,可以使用 torch.sigmoid_(x) 来计算 x 中每个元素的 sigmoid 值,并将结果直接写回到 x 中。 请注意,函数名中的下划线表示该函数会对输入进行原地操作,即直接修改输入张量的值,而不创建新的张量。
相关问题

torch.sigmoid

torch.sigmoid是PyTorch中的一个函数,用于将输入的值映射到0-1之间。[1]它可以直接作用于一个张量,返回一个新的张量,其中每个元素都经过了Sigmoid函数的计算。这个函数的功能与torch.nn.functional.sigmoid()相同,都是将值映射到0-1之间。[2]然而,需要注意的是,torch.nn.functional.sigmoid()在PyTorch的后续版本中已经被弃用,建议使用torch.sigmoid()代替。[3]所以,如果你想在PyTorch中使用Sigmoid函数,应该使用torch.sigmoid()这个函数。

ModuleNotFoundError: No module named 'torch.sigmoid'

根据提供的引用,出现了ModuleNotFoundError: No module named 'torch.sigmoid'的错误,这是因为在PyTorch 1.8.0及以上版本中,torch.sigmoid()已被弃用,应该使用torch.nn.functional.sigmoid()代替。因此,您需要将您的代码中的torch.sigmoid()替换为torch.nn.functional.sigmoid()。 另外,根据提供的引用,您可能还需要检查您的模型是否使用了参数共享。在PyTorch中,traced module不支持模块之间的参数共享,因此如果您的模型使用了参数共享,您需要使用其他方法进行模型的转换。 ```python # 使用torch.nn.functional.sigmoid()替换torch.sigmoid() import torch.nn.functional as F class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.sigmoid(self.fc2(x)) # 将torch.sigmoid()替换为F.sigmoid() return x ```

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检查一下:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.metrics import roc_auc_score # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.sigmoid(x) return x # 加载数据集 data = torch.load('data.pt') x_train, y_train, x_test, y_test = data train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在测试集上计算AUC y_pred = [] y_true = [] with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) y_pred += outputs.tolist() y_true += labels.tolist() auc = roc_auc_score(y_true, y_pred) print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))

Defines the PatchGAN discriminator with the specified arguments. class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) 上述代码中出现错误:RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.),请问如何解决,给出修改后的代码

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