使用pytorch实现swish函数
时间: 2023-12-09 10:06:47 浏览: 35
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代码
在PyTorch中实现Swish激活函数的代码如下:
```python
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:
```python
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。
pytorch写h-swish函数
可以使用以下代码实现 h-swish 函数:
```python
import torch.nn.functional as F
def h_swish(x):
return x * F.relu6(x + 3, inplace=True) / 6
```
其中,`F.relu6(x + 3, inplace=True)` 表示对输入 `x + 3` 进行 ReLU6 激活函数操作,`inplace=True` 表示原地操作,即直接修改输入张量 `x` 的值。最后再将结果除以 6 即可得到 h-swish 函数的输出。