使用nn.Sigmoid()将输出值转换为0或1,怎么改
时间: 2024-02-11 22:04:00 浏览: 22
如果你不想使用`nn.Sigmoid()`将输出值转换为0或1,可以尝试使用其他的激活函数或者修改后面的处理方式。
例如,可以使用`nn.Tanh()`函数将输出值映射到[-1, 1]区间内,然后使用阈值函数将输出值转换为0或1。以下是Python代码示例:
```python
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, ndf, nc):
super(Discriminator, self).__init__()
self.ndf = ndf
self.nc = nc
self.main = nn.Sequential(
nn.Conv2d(nc, ndf, 3, 1, 0, bias=False),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 3, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ndf * 2),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 3, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ndf * 4),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 3, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ndf * 8),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 3, 1, 0, bias=False),
nn.Tanh()
)
def forward(self, x):
x = self.main(x)
x = (x > 0).float() # 使用阈值函数将输出值转换为0或1
return x
```
在上述代码中,我们使用`nn.Tanh()`函数将模型输出值映射到[-1, 1]区间内。然后,我们使用阈值函数将输出值转换为0或1。阈值函数可以通过判断输出值是否大于0来实现。如果输出值大于0,则将其设置为1;否则将其设置为0。