pytorch内置激活函数
时间: 2023-10-16 21:20:30 浏览: 37
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。