torch.sigmoid_

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。

# 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