一、ReLU
torch.nn.ReLU(inplace=False)官网提供的API
其中inplace表示是否在对原始数据进行替换
由函数图可以看出，负数通过ReLU之后会变成0，正数则不发生变化
例如：input = -1，若inplace = True，表示对原始输入数据进行替换，当通过ReLU函数(负数输出均为0)之后，input = 0
若inplace = False(默认)，表示不对原始输入数据进行替换，则需要通过另一个变量(例如output)来对ReLU函数的结果进行接收存储，通过ReLU函数之后，output = 0，input = -1
二、ReLU函数使用
创建一个二维tensor数据，通过reshape转换成(batch_size,channel,H,W)类型数据格式
传入仅含有ReLU的神经网络中，运行结果可以看出，负数都变成了0，正数均保持不变
import torch
from torch import nninput = torch.tensor([[1,-0.7],[-0.8,2]])input = torch.reshape(input,(-1,1,2,2))print(input)
"""
tensor([[[[ 1.0000, -0.7000],[-0.8000, 2.0000]]]])
"""class Beyond(nn.Module):def __init__(self):super(Beyond,self).__init__()self.relu_1 = torch.nn.ReLU()def forward(self,input):output = self.relu_1(input)return outputbeyond = Beyond()
output = beyond(input)
print(output)
"""
tensor([[[[1., 0.],[0., 2.]]]])
"""
三、ReLU训练CIFAR-10数据集上传至tensorboard
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset_test = torchvision.datasets.CIFAR10("CIFAR_10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)dataloader = DataLoader(dataset_test,batch_size=64)class Beyond(nn.Module):def __init__(self):super(Beyond,self).__init__()self.relu_1 = torch.nn.ReLU()def forward(self,input):output = self.relu_1(input)return outputwriter = SummaryWriter("y_log")beyond = Beyond()
i=0
for data in dataloader:imgs,targets = datawriter.add_images("input_ReLU",imgs,i)output = beyond(imgs)writer.add_images("output_ReLU",output,i)i = i + 1writer.close()在Terminal下运行tensorboard --logdir=y_log --port=9999，logdir为打开事件文件的路径，port为指定端口打开；
通过指定端口9999进行打开tensorboard，若不设置port参数，默认通过6006端口进行打开。
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四、Sigmoid
torch.nn.Sigmoid
五、Sigmoid函数使用
创建一个二维tensor数据，通过reshape转换成(batch_size,channel,H,W)类型数据格式
传入仅含有Sigmoid的神经网络中，代入Sigmodi公式即可得到相应返回结果
import torch
from torch import nninput = torch.tensor([[1,-0.7],[-0.8,2]])input = torch.reshape(input,(-1,1,2,2))print(input)
"""
tensor([[[[ 1.0000, -0.7000],[-0.8000, 2.0000]]]])
"""class Beyond(nn.Module):def __init__(self):super(Beyond,self).__init__()self.sigmoid_1 = torch.nn.Sigmoid()def forward(self,input):output = self.sigmoid_1(input)return outputbeyond = Beyond()
output = beyond(input)
print(output)
"""
tensor([[[[0.7311, 0.3318],[0.3100, 0.8808]]]])
"""
六、Sigmoid训练CIFAR-10数据集上传至tensorboard
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset_test = torchvision.datasets.CIFAR10("CIFAR_10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)dataloader = DataLoader(dataset_test,batch_size=64)class Beyond(nn.Module):def __init__(self):super(Beyond,self).__init__()self.sigmoid_1 = torch.nn.Sigmoid()def forward(self,input):output = self.sigmoid_1(input)return outputwriter = SummaryWriter("y_log")beyond = Beyond()
i=0
for data in dataloader:imgs,targets = datawriter.add_images("input_Sigmoid",imgs,i)output = beyond(imgs)writer.add_images("output_Sigmoid",output,i)i = i + 1writer.close()在Terminal下运行tensorboard --logdir=y_log --port=9999，logdir为打开事件文件的路径，port为指定端口打开；
通过指定端口9999进行打开tensorboard，若不设置port参数，默认通过6006端口进行打开。
