pytorch5：pytorch常用激活函数图像绘制

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import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as pltdef sigmod():x = np.arange(-10, 10, 0.1)print(x)y = []for t in x:y_1 = 1 / (1 + math.exp(-t))y.append(y_1)print(y)plt.plot(x, y, label="sigmoid")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.ylim(0, 1)#设置横纵坐标轴范围plt.legend()plt.show()

def Tanh():x = np.arange(-5, 5, 0.1)print(x)y = []for t in x:y_1 =  (1 - math.exp(-(2*t))) / (1 + math.exp(-(2*t)))y.append(y_1)print(y)plt.plot(x, y, label="Tanh")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.ylim(-1, 1)#设置横纵坐标轴范围plt.legend()plt.show()

def relu():# 函数g = lambda z: np.maximum(0, z)start = -10  # 输入需要绘制的起始值（从左到右）stop = 10  # 输入需要绘制的终点值step = 0.01  # 输入步长num = (stop - start) / step  # 计算点的个数x = np.linspace(start, stop, int(num))y = g(x)#fig = plt.figure(1)plt.plot(x, y, label='relu')plt.grid(False)  # 显示网格plt.legend()  # 显示旁注# plt.show(fig)plt.show()

def leaky_relu():g = lambda z: np.maximum(0.01 * z, z)start = -150  # 输入需要绘制的起始值（从左到右）stop = 50  # 输入需要绘制的终点值step = 0.01  # 输入步长num = (stop - start) / step  # 计算点的个数x = np.linspace(start, stop, int(num))y = g(x)fig = plt.figure(1)plt.plot(x, y, label='Leaky ReLU')plt.grid(True)  # 显示网格plt.legend()  # 显示旁注plt.show(fig)

def SiLU():x = np.arange(-10, 10, 0.1)y = []for t in x:y_1 = t*(1 / (1 + math.exp(-t)))y.append(y_1)print(y)plt.plot(x, y, label="SiLU")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.ylim(-1, 10)#设置横纵坐标轴范围plt.grid(True)  # 显示网格plt.legend()plt.show()

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