torch.sigmoid()、torch.nn.Sigmoid()和torch.nn.functional.sigmoid()三者之间的区别_torch.nn.functional有sigmoid函数吗

这三个函数都提供了相同的功能，即计算Sigmoid激活函数。然而，它们在使用方式和适用的上下文中有一些差异。

1. torch.sigmoid(): 这是一个直接的函数调用，适用于任何需要计算Sigmoid函数的情况。这个函数接受一个张量作为输入，并返回一个新的张量，其中包含输入张量中每个元素的Sigmoid值。

   x = torch.randn(3)
   y = torch.sigmoid(x)
   1
   2

2. torch.nn.Sigmoid(): 这是一个类定义，通常用在定义神经网络模型的类中，作为一个层来使用。这个类创建了一个可调用的对象，当调用这个对象时，会计算输入张量的Sigmoid值。

   model = torch.nn.Sequential(
       torch.nn.Linear(10, 5),
       torch.nn.Sigmoid()
   )
   1
   2
   3
   4

3. torch.nn.functional.sigmoid(): 这也是一个直接的函数调用，但它是在torch.nn.functional这个模块下。这个函数的功能与torch.sigmoid()相同。然而，需要注意的是，这个函数在PyTorch的后续版本中已经被弃用，建议使用torch.sigmoid()代替。

综上所述，如果你在定义一个模型的类，并希望在其中使用Sigmoid激活函数，你应该选择torch.nn.Sigmoid()。如果你只是需要在某个张量上计算Sigmoid函数，你应该使用torch.sigmoid()。至于torch.nn.functional.sigmoid()，由于它已经被弃用，所以应该避免使用。