pytorch实现函数g(x)=1/(1+e^-x),给出详细代码，使其结果为输出图像

PyTorch是一个广泛用于深度学习的张量计算库，它非常适合实现各种数学函数。对于给定的函数 \( g(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)，也称为sigmoid函数，我们可以创建一个简单的神经网络模块来计算这个函数。下面是一个详细的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义sigmoid函数的神经网络层
class Sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sigmoid, self).__init__()

    def forward(self, x):
        # 使用PyTorch内置的sigmoid函数
        return 1 / (1 + torch.exp(-x))

# 创建sigmoid层实例
sigmoid_layer = Sigmoid()

# 创建输入数据的Tensor，这里我们只取一个维度
x_data = torch.linspace(-10, 10, 100)  # -10到10之间均匀分布100个点

# 计算sigmoid函数值
y_data = sigmoid_layer(x_data)

# 绘制图像
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x_data.numpy(), y_data.numpy(), label='Sigmoid Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('g(x)')
plt.title('Sigmoid Function Visualization using PyTorch')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

# 输出图像

运行这段代码会生成一张显示了\( g(x) \)在-10到10范围内变化的图像。注意，这并不是一个神经网络的训练过程，仅仅是为了演示如何使用PyTorch实现sigmoid函数。