nn.Sigmoid

时间: 2023-10-23 12:36:30 浏览: 97
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神经网络的激活函数之sigmoid

nnigmoid()是PyTorch库中的一个类，用于实现Sigmoid激活函数。它将输入值转换为0到1之间的概率值。该类可以通过torch.nn.Sigmoid()来调用。在使用时，首先需要导入torch.nn和torch模块，然后创建一个输入张量a，通过nn.Sigmoid()创建一个Sigmoid对象sigmoid，再通过sigmoid(a)来对输入进行Sigmoid激活。最后可以打印出输入张量a和经过Sigmoid激活后的输出张量b。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [PyTorch学习笔记：nn.Sigmoid——Sigmoid激活函数](https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/128973980)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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nn.Sigmoid()

nn.Sigmoid() is a class in PyTorch's nn module that represents the sigmoid activation function. The sigmoid function is a non-linear activation function that squashes the input values between 0 and 1....

self.Conn_layers = nn.Sequential( nn.Linear(784, 100), nn.Sigmoid(), nn.Linear(100, 10), nn.Sigmoid() )

这段代码定义了一个包含两个线性层和两个Sigmoid激活函数的神经网络模型。输入层的大小是784，输出层的大小是10。其中第一个线性层的输入大小是784，输出大小是100，第二个线性层的输入大小是100，输出大小是10。...

nn.Sequential( nn.Linear(2, 1), nn.Sigmoid()

在这里，nn.Sequential 包含了两个层，分别是 nn.Linear(2, 1) 和 nn.Sigmoid()。nn.Linear(2, 1) 表示一个输入维度为 2，输出维度为 1 的线性层，即一个简单的全连接层。nn.Sigmoid() 表示一个 Sigmoid 激活函数，...

为代码添加注释：import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10))

nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第二层卷积层 nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 全连接层 nn.Flatten(), nn.Linear(16...

torch.nn.Sigmoid()函数

torch.nn.Sigmoid()是一个激活函数，其数学表达式为$f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$，将输入的值压缩到0到1之间的范围内，常用于二分类问题中的输出层。其具体实现代码如下： python class Sigmoid(nn.Module): ...

分析一下import torch from torch import nn net=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,kernel_size=9),nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(9,27,kernel_size=9,stride=1),nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(27,54,kernel_size=9),nn.Flatten(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Linear(54*2*2,216),nn.Sigmoid(), nn.Linear(216,54),nn.Sigmoid(),nn.Linear(54,4))

该网络接受3通道图像作为输入，第一个卷积层使用9个9x9大小的卷积核，输出通道数为9，使用sigmoid作为激活函数。接下来使用一个2x2的平均池化层进行下采样，第二个卷积层同样使用9个9x9大小的卷积核，输出通道数为27...

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最后，又创建了一个 Sigmoid 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 self.stack，并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中，序列模型的权重会被学习，以最小化模型的损失函数。

# DECODER # self.latent_fc1 = nn.Sequential( # nn.Linear(latent_size,1000), # nn.Sigmoid(), # ) # self.latent_fc2 = nn.Sequential( # nn.Linear(1000,54*44), # nn.Sigmoid(), # )

这是一个神经网络的...这里使用的激活函数是Sigmoid函数，用于将输出值映射到[0,1]之间。在生成对抗网络（GAN）中，解码器的作用是将潜在向量转换为模拟的图像样本，从而与真实图像进行比较，从而训练生成器的参数。

如何查看nn.Sigmoid()

具体方法是在浏览器中打开 https://github.com/pytorch/pytorch/tree/master/torch/nn/modules，然后找到 sigmoid.py 文件，该文件中包含了 nn.Sigmoid() 类的源代码。可以使用浏览器的搜索功能来快速找到文件。...

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这是一个使用 PyTorch 定义的卷积神经网络 (CNN) 的类。在类的初始化函数中，使用了 nn.Sequential 来定义第一层，这一层包含一个 2D 卷积层，其中输入通道数为 1，输出通道数为 25，卷积核的尺寸为 3x3。

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