【Python】torch.exp（）和 torch.sigmoid（）函数详解和示例

本文对torch.exp（）和 torch.sigmoid（）函数进行原理和示例讲解，以帮助大家理解和使用。

目录

• torch.exp
• • 函数原理
  • 运行示例
  • torch.sigmoid（）
  • • 函数原理
    • 运行示例
    • torch.sigmoid相关知识
    • 结合运行

      torch.exp

      函数原理

      torch.exp是PyTorch库中的一个函数，它的作用是对输入的张量进行按元素指数运算。

      指数运算是将基数的指数次幂的结果，例如，计算e的x次幂，其中e是自然对数的底数。torch.exp返回一个新的张量，张量的形状和输入张量相同，但是每个元素都是输入元素的指数运算结果1。

      函数原型：

      torch.exp(input)
      参数：input：输入张量。
      返回值：返回一个包含指数运算结果的张量。
      

      运行示例

      import torch
      # 创建张量x
      x = torch.tensor([-2.0, -4.0, 0.0, 6.0, 8.0])
      # 使用exp函数计算x
      y = torch.exp(x)
      #打印计算结果y
      print(y)
      

      输出结果：

      tensor([1.3534e-01, 1.8316e-02, 1.0000e+00, 4.0343e+02, 2.9810e+03])
      

      torch.sigmoid（）

      函数原理

      torch.sigmoid是一个在PyTorch库中提供的函数，用于将任何实数映射到介于0和1之间的值。具体来说，torch.sigmoid接受一个张量作为输入，然后应用sigmoid函数到每个元素上。sigmoid函数的定义如下：

      sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
      

      这意味着对于任何输入x，输出将是0和1之间的值。

      函数原型：

      torch.sigmoid(input)
      参数：
      input：一个Tensor或者是张量。
      返回值：
      返回一个Tensor，其值在0和1之间。
      

      运行示例

      import torch
      # 创建张量x
      x = torch.tensor([-2.0, -4.0, 0.0, 6.0, 8.0])
      # 使用sigmoid函数计算x
      y = torch.sigmoid(x)
      #打印计算结果y
      print(y)
      

      输出：

      tensor([0.1192, 0.0180, 0.5000, 0.9975, 0.9997])
      

      torch.sigmoid相关知识

      应用到张量：torch.sigmoid可以接受一个一维张量（向量）或二维张量（矩阵）作为输入。对于矩阵，每个元素都将独立地应用sigmoid函数。

      元素级别的操作：Sigmoid函数在每个输入元素的上下文中进行操作，将它们映射到0到1的范围内。这使得它在神经网络中非常有用，特别是在需要将某些值保持在0到1范围内的场景中。

      梯度问题：由于sigmoid函数将所有值映射到0和1之间，因此在其梯度在此范围内是非常大的（接近于1）。这使得在反向传播过程中梯度的计算变得容易。

      与ReLU一起使用：尽管ReLU函数（及其变体）在许多神经网络架构中非常流行，但在某些情况下，特别是在处理具有正负无穷大输出的模型时，sigmoid函数可能更合适。

      计算复杂度：与ReLU相比，sigmoid的计算复杂度稍高。这是因为在接近饱和值（即接近0或1）时，sigmoid函数的计算需要乘法和指数运算。然而，这通常可以通过优化库（如PyTorch）中的实现来隐藏，这些实现通常使用GPU加速以提高性能。

      可解释性：sigmoid函数提供了一种直观的方式来解释模型输出。例如，如果模型的最后一层使用了sigmoid激活函数，那么模型的输出可以被解释为概率。这在二元分类问题中特别有用，其中模型的输出被解释为属于某一类的概率。

      总之，torch.sigmoid是一个非常有用的函数，在许多神经网络架构中都有应用。它提供了一种有效且直观的方式将输入映射到0和1之间，并在需要解释模型输出的场景中特别有用。

      结合运行