torch模拟sigmoid

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风吹稻花香 发表于 2021/06/05 23:15:39 2021/06/05
【摘要】 收敛效果不好: import torch t=torch.Tensor([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])x=torch.Tensor([-10,-5,-22,-0.5,1,2,3,7,8,90]) y= x.sigmoid() print(y) loss_fn = torch.nn.BCELoss() loss=loss_fn(t,y)print(los...

收敛效果不好:


  
  1. import torch
  2. t=torch.Tensor([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])
  3. x=torch.Tensor([-10,-5,-22,-0.5,1,2,3,7,8,90])
  4. y= x.sigmoid()
  5. print(y)
  6. loss_fn = torch.nn.BCELoss()
  7. loss=loss_fn(t,y)
  8. print(loss)
  9. print(x)
  10. import torch
  11. bbb=torch.clamp(x,-10,10)/20+0.5
  12. # bbb = torch.where(x > 10, torch.full_like(x, 10), x)
  13. # bbb = torch.where(bbb < -10, torch.full_like(bbb, -10), bbb)
  14. print(bbb)
  15. loss=loss_fn(t,bbb)
  16. print(loss)

 

文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/94753894

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