神经网络——非线性激活

torch官网：torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentation

非线性变换的主要目的就是给网中加入一些非线性特征，非线性越多才能训练出符合各种特征的模型。常见的非线性激活：

ReLU：

 官网给出的例子：

  >>> m = nn.ReLU()
  >>> input = torch.randn(2)
  >>> output = m(input)


An implementation of CReLU - https://arxiv.org/abs/1603.05201

  >>> m = nn.ReLU()
  >>> input = torch.randn(2).unsqueeze(0)
  >>> output = torch.cat((m(input),m(-input)))

 自己创建一个实现代码  其中会输如会出现 inplace

 例如inplace=false

import torch
from torch import nn
from torch.nn import ReLU

input=torch.tensor([[1,-0.5],
                   [-1,3]])
# 改变矩阵size 1维2*2
input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))

print(input.shape)


class LL(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LL,self).__init__()
        self.relu1=ReLU(inplace=False)

    def forward(self,input):
        output=self.relu1(input)
        return  output

ll=LL()
output=ll(input)
print(output)

 输出结果：

SIGMOID：

 官网给出的例子

m = nn.Sigmoid()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

自己创建一个实现代码（输入为CIFAR10数据集）： 

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Sigmoid
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                      download=True)

dataloader =DataLoader(dataset,batch_size=64)

class LL(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LL,self).__init__()
        # self.relu1=ReLU(inplace=True)
        self.sigmoid1=Sigmoid()

    def forward(self,input):
        output = self.sigmoid1(input)
        return  output

ll=LL()
writer = SummaryWriter("nn.sigmoid")
step=0
for data in dataloader:
    imgs,targets =data
    writer.add_images("input",imgs,global_step=step)
    output = ll(imgs)
    writer.add_images("output",output,global_step=step)
    step=step+1

writer.close()

输出结果：