PyTorch函数指南：助你掌握torch.exp()和torch.sigmoid()的妙用

2022-11-23 19:33:49

探索 PyTorch 的奥妙：掌握 torch.exp() 和 torch.sigmoid() 的妙用

导言

作为当下备受推崇的深度学习框架，PyTorch 以其灵活性、易用性和强大的功能库而著称。在这个教程中，我们将深入探讨 PyTorch 中两个不可或缺的函数：torch.exp() 和 torch.sigmoid()。这两个函数在激活函数、概率分布等领域发挥着至关重要的作用，助你解锁深度学习的新视界。

torch.exp()：指数函数的魅力

功能简介

torch.exp() 函数是指数函数在 PyTorch 中的实现，它将输入张量中每个元素的自然指数计算出来。这个函数在深度学习中有着广泛的应用，包括：

激活函数： 在神经网络中，指数函数常作为激活函数使用，能够将线性数据转换为非线性的数据，增强神经网络的表达能力。
概率分布： 指数函数是许多概率分布的基础，例如泊松分布和指数分布。在深度学习中，它常用于构建概率模型，对数据进行建模和分析。

代码示例

import torch

# 实例：使用 torch.exp() 计算指数函数
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.exp(x)
print(y)

# 输出：
# tensor([2.7182817, 7.3890561, 20.0855369])

torch.sigmoid()：Sigmoid 函数的强大

功能简介

torch.sigmoid() 函数是 sigmoid 函数在 PyTorch 中的实现，它将输入张量中每个元素转换为介于 0 和 1 之间的非线性值。这个函数在深度学习中也有着广泛的应用，包括：

激活函数： sigmoid 函数常作为激活函数使用，能够将线性数据转换为 0 到 1 之间的非线性数据，增强神经网络的表达能力。
二分类： 在二分类任务中，sigmoid 函数经常被用作输出层的激活函数，能够将输入的线性数据转换为介于 0 到 1 之间的概率值，表示样本属于正类的概率。

代码示例

import torch

# 实例：使用 torch.sigmoid() 计算 sigmoid 函数
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.sigmoid(x)
print(y)

# 输出：
# tensor([0.7310585, 0.880797 , 0.9525741])

函数组合的妙用

torch.exp() 和 torch.sigmoid() 函数可以组合使用，以获得更强大的功能。例如，在自然语言处理中，softmax 函数就是由多个 sigmoid 函数组合而成的，它用于将一个向量的元素转换为一个概率分布。

import torch

# 实例：使用 torch.exp() 和 torch.sigmoid() 组合计算 softmax 函数
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.exp(x) / torch.sum(torch.exp(x))
print(y)

# 输出：
# tensor([0.09003057, 0.24472847, 0.66524096])