pytorch swish示例

以下是一个使用PyTorch实现Swish激活函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Swish(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

# 创建一个包含Swish激活函数的自定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(20, 10)
        self.swish = Swish()
        self.fc2 = nn.Linear(10, 5)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.swish(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型并传入输入数据进行前向计算
model = Model()
input_data = torch.randn(1, 20)
output = model(input_data)
print(output)

这段代码中，我们首先定义了一个`Swish`类，继承自`nn.Module`。在`forward`方法中，我们使用PyTorch提供的`torch.sigmoid`函数计算sigmoid激活值，并将其与输入值相乘得到Swish激活函数的输出。

接下来，我们创建了一个包含Swish激活函数的自定义模型，其中包含两个全连接层和一个Swish实例。在前向传播过程中，我们依次对输入数据进行全连接层运算、Swish激活和第二个全连接层运算。

最后，我们初始化模型并随机生成一个输入数据进行前向计算，并输出模型的输出结果。

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