pytorch激活函数代码

在PyTorch中，你可以使用以下代码来定义常见的激活函数：

1. Sigmoid 激活函数：

import torch.nn as nn

sigmoid = nn.Sigmoid()

2. ReLU 激活函数：

import torch.nn as nn

relu = nn.ReLU()

3. Leaky ReLU 激活函数：

import torch.nn as nn

leaky_relu = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01)

4. Tanh 激活函数：

import torch.nn as nn

tanh = nn.Tanh()

这些代码片段定义了相应的激活函数对象，你可以将它们应用于你的模型中。

相关问题

swish激活函数pytorch代码

### 回答1：
Swish激活函数的PyTorch代码如下：

import torch.nn.functional as F

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

使用时，可以将其作为一个普通的激活函数使用：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    Swish(),
    nn.Linear(20, 1)
)

### 回答2：
Swish激活函数是一种新型的激活函数，它可以通过对激活函数进行计算优化，提升神经网络的性能。在Pytorch中，我们可以很容易地实现swish激活函数。下面是Pytorch代码实现Swish激活函数：

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

# 定义Swish激活函数的类
class Swish(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Swish, self).__init__()

    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

# 定义神经网络 
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)  # 卷积层
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)  # 池化层
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 120)  # 全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
        self.swish = Swish()  # 使用Swish激活函数

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.swish(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.swish(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
        x = self.swish(self.fc1(x))
        x = self.swish(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

上面的代码中，我们首先定义了Swish激活函数的类，并且在该类中实现了forward函数。然后我们定义了神经网络Net类，在该类中定义了卷积层、池化层、全连接层以及Swish激活函数。在Net类的forward函数中，我们使用Swish激活函数代替了原来的ReLU激活函数，并且按照卷积层、池化层、全连接层的顺序将网络连接起来。

在使用该神经网络进行训练和预测时，我们可以直接调用Net类，例如：

# 准备数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义神经网络
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练神经网络
for epoch in range(10):  # 训练10个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(train_loader)))

# 预测结果
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for (images, labels) in test_loader:
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy on test set: %.2f %%' % (100 * correct / total))

在上面的代码中，我们首先准备数据，并定义神经网络、损失函数和优化器。然后按照训练集进行训练，并在每个epoch结束时输出训练损失。最后在测试集上进行预测，并计算模型在测试集上的准确率。

### 回答3：
Swish激活函数是一种深度学习中常用的激活函数，被证明能够提升神经网络的性能和准确性。在PyTorch中，我们可以使用以下代码实现Swish激活函数：

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)

在这个代码块中，我们定义了一个名为Swish的类，继承了nn.Module。我们在类中定义了一个forward方法，该方法传入一个参数x，表示输入的数据。在forward方法中，我们将x与sigmoid函数的结果相乘，即可得到Swish激活函数的输出。

事实上，由于Swish激活函数是一个比较新的激活函数，因此PyTorch 1.7版本及之前版本并未内置Swish激活函数。如果你想在PyTorch 1.7及之前的版本中使用Swish激活函数，可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def swish(x):
    return x * torch.sigmoid(x)

在这个代码块中，我们定义了一个名为swish的函数，该函数传入一个参数x，表示输入的数据。在函数中，我们将x与sigmoid函数的结果相乘，即可得到Swish激活函数的输出。

需要注意的是，在PyTorch 1.8及之后版本中，已经内置了Swish激活函数。因此，你可以直接使用以下代码：

import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(3, 4)
out = F.silu(x)
print(out)

在这个代码块中，我们调用了PyTorch的内置函数F.silu，将输入的数据x进行了Swish激活处理。

prelu激活函数pytorch代码

下面是PyTorch中PReLU的激活函数代码示例：

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(6)
        self.prelu1 = nn.PReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.prelu2 = nn.PReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.prelu1(x)
        x = F.max_pool2d(x, (2, 2))
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.prelu2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

net = Net()

以上代码中包括了一个使用PReLU激活函数的神经网络模型，其中`nn.PReLU()`是PyTorch自带的PReLU激活函数，在`Net()`的构造函数中被实例化并用于各层之间的传递。在`forward()`函数中，先经过卷积层和BatchNorm层，然后再通过PReLU激活函数进行非线性变换，最后一并传入下一层。