[Python] pytorch激活函数之Sigmoid函数介绍，使用场景和使用案例_torch.sigmoid 用法

Sigmoid函数介绍

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，全称为Sigmoid函数。它将输入值映射到0和1之间，当输入值趋近于正无穷时，输出值趋近于1;当输入值趋近于负无穷时，输出值趋近于0。Sigmoid函数的表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^-x)。

Sigmoid函数的优点是计算简单，可以作为线性回归模型的输出层激活函数。同时，Sigmoid函数的导数也很容易计算，这使得它在深度学习中得到了一定的应用。

Sigmoid函数使用场景

Sigmoid函数使用场景如下：

1. 逻辑回归模型中的输出层，因为Sigmoid函数可以将输出值映射到0和1之间，用于表示样本属于某个类别的概率。
2. 神经网络中的隐藏层和输出层，因为Sigmoid函数可以解决梯度消失问题，使得神经网络更容易训练。
3. 图像处理中的边缘检测算法，因为Sigmoid函数可以将像素值映射到0和1之间，用于表示边缘的强度。
4. 文本分类模型中的输出层，因为Sigmoid函数可以将输出值映射到0和1之间，用于表示样本属于某个类别的概率。

Sigmoid函数使用案例

import torch
import torch.nn as nn
 
# 定义一个Sigmoid激活函数
sigmoid = nn.Sigmoid()
 
# 创建一个随机张量，形状为(1, 10),表示一个样本，每个特征维度为10
input_tensor = torch.randn(1, 10)
 
# 将输入张量传递给Sigmoid激活函数
output_tensor = sigmoid(input_tensor)
# output_tensor = torch.sigmoid(input_tensor)
 
print("输入张量：", input_tensor)
print("Sigmoid激活后的输出张量：", output_tensor)

在这个示例中，我们首先导入了PyTorch库，并定义了一个Sigmoid激活函数。然后，我们创建了一个随机张量作为输入，将其传递给Sigmoid激活函数，得到了输出张量。最后，我们打印了输入张量和Sigmoid激活后的输出张量。