比较与torch.nn.Sigmoid的差异
torch.nn.Sigmoid
class torch.nn.Sigmoid()(input) -> Tensor
更多内容详见torch.nn.Sigmoid。
mindspore.nn.Sigmoid
class mindspore.nn.Sigmoid()(input_x) -> Tensor
更多内容详见mindspore.nn.Sigmoid。
差异对比
PyTorch:按元素计算Sigmoid激活函数,将输入映射到0-1之间。
MindSpore:MindSpore此API实现功能与PyTorch一致,仅实例化后输入的参数名不同。
分类 |
子类 |
PyTorch |
MindSpore |
差异 |
---|---|---|---|---|
输入 |
单输入 |
input |
input_x |
功能一致,参数名不同 |
代码示例
两API实现功能一致,用法相同。
# PyTorch
import torch
from torch import tensor
input_x = tensor([-1, -2, 0, 2, 1], dtype=torch.float32)
sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
output = sigmoid(input_x).numpy()
print(output)
# [0.26894143 0.11920292 0.5 0.880797 0.7310586 ]
# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
input_x = Tensor([-1, -2, 0, 2, 1], mindspore.float32)
sigmoid = mindspore.nn.Sigmoid()
output = sigmoid(input_x)
print(output)
# [0.26894143 0.11920292 0.5 0.8807971 0.7310586 ]