pytorch内置激活函数

时间: 2023-10-16 18:20:30 浏览: 57
PyTorch内置了许多常用的激活函数,包括: 1. ReLU (Rectified Linear Unit):$f(x) = \max(0, x)$ 2. LeakyReLU:$f(x) = \begin{cases} x, & \text{if } x > 0 \\ ax, & \text{otherwise} \end{cases}$,其中 $a$ 是一个小于 1 的常数 3. Sigmoid:$f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$ 4. Tanh (双曲正切函数):$f(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$ 5. Softmax:$f(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^n e^{x_j}}$,用于多分类问题 这些激活函数都可以通过 `torch.nn` 模块中的函数来使用。例如,使用 ReLU 激活函数可以这样实现: ``` import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 5) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.fc(x) x = self.relu(x) return x ```
相关问题

swish激活函数pytorch代码

### 回答1: Swish激活函数的PyTorch代码如下: ```python import torch.nn.functional as F class Swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * F.sigmoid(x) ``` 使用时,可以将其作为一个普通的激活函数使用: ```python import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 20), Swish(), nn.Linear(20, 1) ) ``` ### 回答2: Swish激活函数是一种新型的激活函数,它可以通过对激活函数进行计算优化,提升神经网络的性能。在Pytorch中,我们可以很容易地实现swish激活函数。下面是Pytorch代码实现Swish激活函数: ```Python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 定义Swish激活函数的类 class Swish(nn.Module): def __init__(self): super(Swish, self).__init__() def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) # 定义神经网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1) # 卷积层 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 池化层 self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 120) # 全连接层 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) self.swish = Swish() # 使用Swish激活函数 def forward(self, x): x = self.pool(self.swish(self.conv1(x))) x = self.pool(self.swish(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) x = self.swish(self.fc1(x)) x = self.swish(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 上面的代码中,我们首先定义了Swish激活函数的类,并且在该类中实现了forward函数。然后我们定义了神经网络Net类,在该类中定义了卷积层、池化层、全连接层以及Swish激活函数。在Net类的forward函数中,我们使用Swish激活函数代替了原来的ReLU激活函数,并且按照卷积层、池化层、全连接层的顺序将网络连接起来。 在使用该神经网络进行训练和预测时,我们可以直接调用Net类,例如: ```Python # 准备数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 定义神经网络 net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练神经网络 for epoch in range(10): # 训练10个epoch running_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0): optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(train_loader))) # 预测结果 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for (images, labels) in test_loader: outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy on test set: %.2f %%' % (100 * correct / total)) ``` 在上面的代码中,我们首先准备数据,并定义神经网络、损失函数和优化器。然后按照训练集进行训练,并在每个epoch结束时输出训练损失。最后在测试集上进行预测,并计算模型在测试集上的准确率。 ### 回答3: Swish激活函数是一种深度学习中常用的激活函数,被证明能够提升神经网络的性能和准确性。在PyTorch中,我们可以使用以下代码实现Swish激活函数: ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) ``` 在这个代码块中,我们定义了一个名为Swish的类,继承了nn.Module。我们在类中定义了一个forward方法,该方法传入一个参数x,表示输入的数据。在forward方法中,我们将x与sigmoid函数的结果相乘,即可得到Swish激活函数的输出。 事实上,由于Swish激活函数是一个比较新的激活函数,因此PyTorch 1.7版本及之前版本并未内置Swish激活函数。如果你想在PyTorch 1.7及之前的版本中使用Swish激活函数,可以使用以下代码: ``` import torch import torch.nn.functional as F def swish(x): return x * torch.sigmoid(x) ``` 在这个代码块中,我们定义了一个名为swish的函数,该函数传入一个参数x,表示输入的数据。在函数中,我们将x与sigmoid函数的结果相乘,即可得到Swish激活函数的输出。 需要注意的是,在PyTorch 1.8及之后版本中,已经内置了Swish激活函数。因此,你可以直接使用以下代码: ``` import torch.nn.functional as F x = torch.randn(3, 4) out = F.silu(x) print(out) ``` 在这个代码块中,我们调用了PyTorch的内置函数F.silu,将输入的数据x进行了Swish激活处理。

python 实现Prelu激活函数

PReLU(Parametric Rectified Linear Unit)激活函数可以通过以下代码实现: ```python import torch.nn as nn class PReLU(nn.Module): def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25): super(PReLU, self).__init__() self.alpha = nn.Parameter(torch.ones(num_parameters) * init) def forward(self, x): return F.prelu(x, self.alpha) ``` 在初始化函数中,我们需要指定一个参数数目 `num_parameters`,它对应了需要学习的 alpha 参数的数量。在前向传播时,我们可以使用 PyTorch 中内置的 PReLU 函数,它需要两个参数:输入 $x$ 和参数 alpha。我们把学习得到的 alpha 参数传递给 PyTorch 的 PReLU 函数,从而实现 PReLU 激活函数的效果。 需要注意的是,如果 `num_parameters` 大于1,那么 PReLU 将会变成一个通道共享的激活函数,即所有通道都共享同一个 alpha 参数。如果 `num_parameters` 等于通道数,那么每个通道都有一个独立的 alpha 参数。

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