莫煩Pytorch系列教程2 3 激勵函式

import torch 

import torch.nn.functional as f #激勵函式都在這裡
from torch.autograd import variable
#做一些假資料
x = torch.linspace(-5
,5,200
)#在-5到5的區間裡，取200個點
print
(x.size())
print
(x.shape)
print
(x.ndim)
x= variable(x)
x_np  = x.data.numpy(
)#換成numpy,出圖時使用
#幾種常見的激勵函式
y_relu = f.relu(x)
.data.numpy(
)y_simoid = f.sigmoid(x)
.data.numpy(
)y_tanh = f.tanh(x)
.data.numpy(
)y_softplus = f.softplus(x)
.data.numpy(
)#畫圖教程
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(
1,figsize=(8
,6))
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_simoid,c=
'red'
,label =
'relu'
)plt.ylim((-
0.2,
1.2)
)plt.legend(loc =
'best'
)#顯示圖例
				
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