Pytorch框架学习记录9——非线性激活

1. ReLU函数介绍

torch.nn.ReLU(inplace=False)

• 参数

  inplace- 可以选择就地执行操作。默认：False

• 形状：

  输入：( * )， 在哪里**表示任意数量的维度。输出：( * )，与输入的形状相同。

import torch
from torch import nn

input = torch.tensor([[1, 0.5],
                     [4, -2]])
input = torch.reshape(input, (-1, 1, 2, 2))


class Test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Test, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU(inplace=False)

    def forward(self, input):
        input = self.relu(input)
        return input


test = Test()
output = test(input)
print(output)

2. Sigmoid函数

形状：

• 输入：( * )， 在哪里**表示任意数量的维度。
• 输出：( * )，与输入的形状相同。

import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)


class Test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Test, self).__init__()
        self.sigmod = nn.Sigmoid()

    def forward(self, input):
        input = self.sigmod(input)
        return input


test = Test()
writer = SummaryWriter('logs')
step = 0
for data in dataloader:
    imgs, target = data
    output = test(imgs)
    writer.add_images("sigmod", output, global_step=step)
    step += 1

writer.close()