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与torch.nn.sigmoid

### PyTorch 中 `torch.sigmoid` 和 `torch.nn.Sigmoid` 的功能及使用场景

#### 功能对比

`torch.sigmoid` 是一个简单的函数调用，用于计算输入张量的 Sigmoid 函数值。该操作返回一个新的张量作为结果[^1]。

output_tensor = torch.sigmoid(input_tensor)

另一方面，`torch.nn.Sigmoid` 是一个类，继承自 `nn.Module` 类，在构建神经网络模型时通常被实例化为层的一部分。此类提供了一种更面向对象的方式来应用 Sigmoid 激活函数[^3]。

m = nn.Sigmoid()
output_tensor = m(input_tensor)

两者实现相同的操作——即执行 \( \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)，但是设计目的不同：前者适合于简单快速地对数据进行变换；后者则更适合集成到复杂的深度学习架构之中[^2]。

#### 使用场景

当只需要一次性地对某个特定变量应用 Sigmoid 变换而不涉及复杂模型定义的情况下，推荐直接使用 `torch.sigmoid()` 方法来简化代码逻辑并提高可读性。

而如果正在开发一个多层感知机或其他类型的深层网络，则应考虑采用 `torch.nn.Sigmoid()` 来创建独立的对象实例，并将其与其他组件一起组合成完整的前向传播路径[^5]。

此外值得注意的是，由于性能优化的原因，在某些情况下官方建议优先选用来自 `torch.nn.functional` 模块下的版本（如 `F.sigmoid()`），因为这些函数可以更好地融入自动求导机制中去。

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。