使用pytorch实现swish函数

好的，Swish函数可以通过以下代码实现：

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

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

# 使用时可以直接调用Swish()函数即可。

相关问题

pytorch的Swish激活函数怎么用到nn.Sequential(）中，代码尽量简洁

可以使用`nn.ReLU()`代替`nn.Swish()`，并在`nn.Sequential()`中使用。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn

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

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 30),
    Swish(),
    nn.Linear(30, 1)
)

在这个例子中，我们自定义了一个`Swish`激活函数，并在`nn.Sequential()`中使用了它。我们还使用了`nn.ReLU()`作为默认激活函数。 请注意，如果你想使用其他激活函数，只需替换`Swish()`即可。

pytorch的swish代码

在PyTorch中实现Swish激活函数的代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

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

你可以将Swish作为nn.Module的子类来定义，并在forward方法中实现激活函数的逻辑。这样，你就可以在你的模型中使用Swish激活函数了。例如：

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

上述代码创建了一个简单的模型，其中包含一个输入大小为10的线性层，接着是Swish激活函数，最后是一个输出大小为1的线性层。你可以根据实际需要调整模型的结构和参数。