pytorch学习笔记（6）--神经网络非线性激活

　　如果神经元的输出是输入的线性函数，而线性函数之间的嵌套任然会得到线性函数。如果不加非线性函数处理，那么最终得到的仍然是线性函数。所以需要在神经网络中引入非线性激活函数。

　　常见的非线性激活函数主要包括Sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数、Leaky ReLU函数，这几种非线性激活函数的介绍在神经网络中重要的概念（超参数、激活函数、损失函数、学习率等）中有详细说明

ReLU函数处理自然语言效果更佳，Sigmoid函数处理图像效果更佳

（一）ReLU

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

input = torch.tensor([[1, -0.5],
                      [-1, 3]])
print(input)

input = torch.reshape(input, (-1, 1, 2, 2))
print(input.shape)

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.relu = ReLU()

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

tudui = Tudui()
output = tudui(input)
print(output)

()Sigmoid

import torch
import torchvision.datasets
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())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.sigmoid1 = Sigmoid()

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

tudui = Tudui()
writer = SummaryWriter("../logs")
step = 0
for data in dataloader:
    imgs, target = data
    writer.add_images("input_Sigmoid", imgs, global_step=step)
    output = tudui(imgs)
    writer.add_images("output_Sigmoid", output, global_step=step)
    step = step+1

writer.close()

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