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。

相关问题

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。

torch.sigmoid多维

### PyTorch 中 Sigmoid 函数在多维张量上的应用

对于多维张量，在 PyTorch 中可以很方便地利用 `torch.nn.Sigmoid()` 或者直接调用 `torch.sigmoid` 来应用 Sigmoid 激活函数。此函数会将输入张量中的每一个元素映射到 (0, 1) 的区间内[^2]。

当处理一个多维张量时，Sigmoid 函数会对张量内的每个单独元素执行运算，并返回一个新的具有相同形状的结果张量。这意味着无论原始数据有多少维度以及各维度大小为何，只要是一个有效的张量对象，都可以被顺利转换[^5]。

下面是具体的应用实例：

import torch
from torch import nn

# 创建一个随机初始化的四维张量作为例子
tensor_input = torch.randn(2, 3, 4, 5)

# 方法一：使用nn模块下的Sigmoid类
sigmoid_module = nn.Sigmoid()
output_tensor_1 = sigmoid_module(tensor_input)

# 方法二：直接调用torch.sigmoid方法
output_tensor_2 = torch.sigmoid(tensor_input)

print(output_tensor_1.size())  # 输出应为torch.Size([2, 3, 4, 5])
print(output_tensor_2.size())  # 同样输出torch.Size([2, 3, 4, 5])

上述代码展示了两种不同的方式来计算给定张量上各个位置处的新值，这两种方式产生的结果应当完全一致。