Swish 激活函数C语言代码
时间: 2023-07-21 09:00:24 浏览: 163
Swish 激活函数是一种使用 S 形曲线的激活函数,可以用于神经网络中的非线性变换。以下是一个使用 C 语言实现的 Swish 激活函数的代码示例:
```c
#include <math.h>
double swish(double x) {
return x / (1 + exp(-x));
}
```
该代码中的 `swish` 函数接受一个参数 `x`,并返回 `x / (1 + exp(-x))` 的结果作为输出。在这里,`exp` 是 C 语言中的指数函数,可以通过 `math.h` 头文件引入。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要考虑更多的优化和边界情况处理。
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swish激活函数pytorch代码
### 回答1:
Swish激活函数的PyTorch代码如下:
```python
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:
```python
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:
```Python
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:
```Python
# 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。
h-swish 激活函数matlab代码
对于h-swish激活函数的Matlab代码,以下是一个示例实现:
```matlabfunction output = h_swish(input)
output = input .* max(0, min(1, input +3)) ./6;
end```
这是一个简单的函数,将输入元素与0和1之间的值相乘,同时限制输入的范围在-3和3之间,最后除以6。这个函数实现了h-swish激活函数的逼近,以便在轻量级网络中使用,并减少计算量。你可以将输入作为参数传递给函数,并得到相应的输出。
请注意,这只是一个简单的示例实现,你可以根据需要进行调整和优化。
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