pytorch中的激活函数(代码和绘制)

tech2025-07-10  4

import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # fake data x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 使用torch生成500个等差数据 x = Variable(x) x_np = x.data.numpy() # 转换成 np 类型 y_relu = F.relu(x).data.numpy() # 分别计算4种激活函数的值 y_sigmoid = torch.sigmoid(x).data.numpy() y_tanh = torch.tanh(x).data.numpy() y_softplus = F.softplus(x).data.numpy() plt.figure(1, figsize=(8, 6)) # 分别绘制折线图 plt.subplot(221) plt.plot(x_np, y_relu, c='red', label='relu') plt.ylim((-1, 5)) plt.legend(loc='best') plt.subplot(222) plt.plot(x_np, y_sigmoid, c='red', label='sigmoid') plt.ylim((-0.2, 1.2)) plt.legend(loc='best') plt.subplot(223) plt.plot(x_np, y_tanh, c='red', label='tanh') plt.ylim((-1.2, 1.2)) plt.legend(loc='best') plt.subplot(224) plt.plot(x_np, y_softplus, c='red', label='softplus') plt.ylim((-0.2, 5)) plt.legend(loc='best') plt.show()

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