mindspore.nn.Sigmoid
- class mindspore.nn.Sigmoid[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:
- 输入:
input (Tensor) - input 即为上述公式中的 \(x\)。数据类型为float16、float32、float64、complex64或complex128的Sigmoid输入。任意维度的Tensor。
- 输出:
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
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> from mindspore import Tensor, nn >>> import numpy as np >>> input = Tensor(np.array([-1, -2, 0, 2, 1]), mindspore.float16) >>> sigmoid = nn.Sigmoid() >>> output = sigmoid(input) >>> print(output) [0.2688 0.11914 0.5 0.881 0.7305 ]