Función torch.nn.Sigmoid de PyTorch

PyTorch torch.nn 参考手册Manual de referencia de PyTorch torch.nn

torch.nn.SigmoidEs la función de activación sigmoide en PyTorch.

Asigna los valores de entrada a un rango entre 0 y 1, frecuentemente usada para clasificación binaria o como señal de control de compuertas.

Definición de la función

torch.nn.Sigmoid()

Principio matemático

Sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x))

Ejemplo de uso

Ejemplo 1: Uso básico

Ejemplo

import torch
import torch.nn as nn

sigmoid = nn.Sigmoid()

x = torch.tensor([-2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0])
output = sigmoid(x)

print("Entrada:", x.tolist())
print("Salida:", output.tolist())

Ejemplo 2: Salida de clasificación binaria

Ejemplo

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1)
sigmoid = nn.Sigmoid()

logits = model(torch.randn(4, 10))
probabilities = sigmoid(logits)

print("Logits:", logits.squeeze().tolist())
print("Probabilidad:", probabilities.squeeze().tolist())
print("Predicción:", (probabilities > 0.5).squeeze().tolist())

Ejemplo 3: Versión nn.functional

Ejemplo

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(4, 10)
output = torch.sigmoid(x)
output2 = F.sigmoid(x)

print("Forma:", output.shape)
print("Los dos métodos producen el mismo resultado:", torch.allclose(output, output2))

Escenarios de uso

  • Clasificación binaria: probabilidad de salida
  • Mecanismo de compuerta: control del flujo de información
  • Salida de probabilidad: escenarios que requieren el rango 0-1

Nota: Al entrenar redes profundas, ReLU funciona mejor; Sigmoid puede provocar la desaparición del gradiente.

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