pytorch 3 activation 激活函数

2.3 Activation Function

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()

END