mindspore.mint.nn.functional.sigmoid

mindspore.mint.nn.functional.sigmoid(input)[源代码]

逐元素计算Sigmoid激活函数。Sigmoid函数定义为：

\[\text{sigmoid}(x_i) = \frac{1}{1 + \exp(-x_i)}\]

其中 \(x_i\) 是x的一个元素。

Sigmoid函数图：

../../_images/Sigmoid.png
参数：

  • input (Tensor) - input 即为上述公式中的 \(x\)。任意维度的Tensor，数据类型为float16、float32、float64、complex64或complex128。

返回：

Tensor，数据类型和shape与 input 的相同。

异常：

  • TypeError - input 的数据类型不是float16、float32、float64、complex64或complex128。

  • TypeError - input 不是Tensor。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([1, 2, 3, 4, 5]), mindspore.float32)
>>> output = mint.nn.functional.sigmoid(input)
>>> print(output)
[0.7310586  0.880797   0.95257413 0.98201376 0.9933072 ]