Pytorch激活函数最全汇总

为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数，并对比它们之间的不同，这里对最新版本的Pytorch中的激活函数进行了汇总，主要介绍激活函数的公式、图像以及使用方法，具体细节可查看官方文档。

目录

1、ELU

2、Hardshrink

3、Hardsigmoid

4、Hardtanh

5、Hardswish

6、LeakyReLU

7、LogSigmoid

8、PReLU

9、ReLU

10、ReLU6

11、RReLU

12、SELU

13、CELU

14、GELU

15、Sigmoid

16、SiLU

17、Mish

18、Softplus

19、Softshrink

20、Softsign

21、Tanh

22、Tanhshrink

23、Threshold

24、GLU

25、Softmin

26、Softmax

27、LogSoftmax

28、其它

1、ELU

公式：

0\\ \alpha\ast \left ( exp\left ( x \right )-1 \right ), & x\leqslant 0 \end{matrix}\right.” src=”/img/a3/eq?ELU%28x%29%3D%5Cleft%5C%7B%5Cbegin%7Bmatrix%7D%20x%2C%20%26%20x%3E0%5C%5C%20%5Calpha%5Cast%20%5Cleft%20%28%20exp%5Cleft%20%28%20x%20%5Cright%20%29-1%20%5Cright%20%29%2C%20%26%20x%5Cleqslant%200%20%5Cend%7Bmatrix%7D%5Cright.” />

图像：

 示例：

m = nn.ELU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

2、Hardshrink

公式：

\lambda \\ x, & x

图像：

示例：

m = nn.Hardshrink()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

3、Hardsigmoid

公式：

图像：

 示例：

m = nn.Hardsigmoid()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

4、Hardtanh

公式：

max\_val \\ min\_val, & x

图像：

 示例：

m = nn.Hardtanh(-2, 2)
input = torch.randn(2)
output = m(input)

5、Hardswish

公式：

图像：

 示例：

m = nn.Hardwish()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

6、LeakyReLU

公式：

图像：

示例：

m = nn.LeakyReLU(0.1)
input = torch.randn(2)
output = m(input)

7、LogSigmoid

公式：

图像：

示例;

m = nn.LogSigmoid()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

8、PReLU

公式：

其中，a是可学习的参数。

图像：

 示例：

m = nn.PReLU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

9、ReLU

公式：

图像：

 示例：

m = nn.ReLU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

10、ReLU6

公式：

图像：

 示例：

m = nn.ReLU6()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

11、RReLU

公式：

其中，a从均匀分布U(lower,upper)随机采样得到。

图像：

 示例：

m = nn.RReLU(0.1, 0.3)
input = torch.randn(2)
output = m(input)

12、SELU

公式：

其中，a=1.6732632423543772848170429916717，scale=1.0507009873554804934193349852946。

图像：

示例：

m = nn.SELU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

13、CELU

公式：

图像：

 示例：

m = nn.CELU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

14、GELU

公式：

图像：

 示例：

m = nn.GELU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

15、Sigmoid

公式：

图像：

 示例：

m = nn. Sigmoid()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

16、SiLU

公式：

图像：

 示例：

m = nn.SiLU()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

17、Mish

公式：

图像：

 示例：

m = nn.Mish()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

18、Softplus

公式：

对于数值稳定性，当threshold” src=”/img/f4/eq?input%20%5Ctimes%20%5Cbeta%20%3Ethreshold” />时，恢复到线性函数。

图像：

 示例：

m = nn.Softplus()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

19、Softshrink

公式：

\lambda\\ x+\lambda, & x

图像：

 示例：

m = nn.Softshrink()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

20、Softsign

公式：

图像：

 示例：

m = nn.Softsign()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

21、Tanh

公式：

图像：

 示例：

m = nn.Tanh()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

22、Tanhshrink

公式：

图像：

 示例：

m = nn.Tanhshrink()
input = torch.randn(2)
output = m(input)

23、Threshold

公式：

threshold \\ value, & otherwise \end{matrix}\right.” src=”/img/9d/eq?y%3D%5Cleft%5C%7B%5Cbegin%7Bmatrix%7D%20x%2C%20%26%20x%3Ethreshold%20%5C%5C%20value%2C%20%26%20otherwise%20%5Cend%7Bmatrix%7D%5Cright.” />

示例：

m = nn.Threshold(0.1, 20)
input = torch.randn(2)
output = m(input)

24、GLU

公式：

其中，a是输入矩阵的前半部分，b是后半部分。

示例：

m = nn.GLU()
input = torch.randn(4, 2)
output = m(input)

25、Softmin

公式：

示例：

m = nn.Softmin(dim=1)
input = torch.randn(2, 3)
output = m(input)

26、Softmax

公式：

示例：

m = nn.Softmax(dim=1)
input = torch.randn(2, 3)
output = m(input)

27、LogSoftmax

公式：

示例：

m = nn.LogSoftmiax(dim=1)
input = torch.randn(2, 3)
output = m(input)

28、其它

还有MultiheadAttention、Softmax2d、AdaptiveLogSoftmaxWithLoss相对复杂一些没有添加，可去官网文档查看。