nn.sigmoid()参数
时间: 2024-04-28 09:19:36 浏览: 25
nn.sigmoid()是PyTorch中的一个函数,它的参数是一个张量(tensor),该函数会对张量中的所有元素执行sigmoid函数操作,即将每个元素的值压缩到0到1之间。该函数的输出与输入张量具有相同的形状。例如,如果输入张量的形状为(3, 4),则输出张量的形状也是(3, 4)。sigmoid函数的公式为:f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。
相关问题
如何查看nn.Sigmoid()
`nn.Sigmoid()` 是 PyTorch 中的一个类,用于实现 Sigmoid 函数的计算。可以使用以下方法来查看该类的文档和源代码:
1. 查看文档:在 Python 解释器中输入 `help(nn.Sigmoid)`,可以查看 `nn.Sigmoid()` 的文档字符串,其中包括该类的用法、参数和返回值等信息。
2. 查看源代码:可以在 PyTorch 的 GitHub 仓库中查看 `nn.Sigmoid()` 类的源代码。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。
另外,也可以在 Python 解释器中输入 `import torch.nn`,然后输入 `nn.Sigmoid`,这将输出 `nn.Sigmoid` 类的定义。
nn.Sequential( nn.Linear(2, 1), nn.Sigmoid()
nn.Sequential 是 PyTorch 中用于构建神经网络的类,它可以将多个层按照顺序组合成一个模型。传入 nn.Sequential 的参数是一个个 nn.Module 类的对象,可以是神经网络层、激活函数等。nn.Sequential 会按照传入的顺序将它们组合成一个神经网络模型。
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,用于将线性层的输出映射到 0~1 的范围内,表示概率值。
这个模型的输入是一个 2 维的数据,输出是一个 1 维的概率值,通常用于二分类问题。当输入数据经过 nn.Sequential 的组合层后,会先经过线性层进行特征提取,再经过 Sigmoid 激活函数进行概率映射,最终得到输出概率值。
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