激勵函式有很多, 不過我們平時要用到的就這幾個. relu, sigmoid, tanh, softplus.

import torch
import torch.nn.functional as F     # 激勵函式都在這
from torch.autograd import Variable

# 做一些假資料來觀看影象
x = torch.linspace(-5, 5, 200)  # x data (tensor), shape=(100, 1)
x = Variable(x)
x_np = x.data.numpy()   # 換成 numpy array, 出圖時用

# 幾種常用的 激勵函式
y_relu = F.relu(x).data.numpy()
y_sigmoid = F.sigmoid(x).data.numpy()
y_tanh = F.tanh(x).data.numpy()
y_softplus = F.softplus(x).data.numpy()
# y_softmax = F.softmax(x)  softmax 比較特殊, 不能直接顯示, 不過他是關於概率的, 用於分類

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_sigmoid, c='red', label='sigmoid')
plt.ylim((-0.2, 1.2))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(223)
plt.plot(x_np, y_tanh, c='red', label='tanh')
plt.ylim((-1.2, 1.2))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(224)
plt.plot(x_np, y_softplus, c='red', label='softplus')
plt.ylim((-0.2, 6))
plt.legend(loc='best')

plt.show()
 

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