SiLU

class torch.nn.modules.activation.SiLU(inplace=False)

逐元素应用 Sigmoid 线性单元 (SiLU) 函数。

SiLU 函数也称为 swish 函数。

$$\text{silu}(x) = x * \sigma(x), \text{where } \sigma(x) \text{ is the logistic sigmoid.}$$

注意

请参阅 Gaussian Error Linear Units (GELUs)，其中最初创造了 SiLU (Sigmoid Linear Unit) 一词；以及参阅 Sigmoid-Weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Reinforcement Learning 和 Swish: a Self-Gated Activation Function，其中后来对 SiLU 进行了实验。

形状

• 输入： $(*)$，其中 $*$ 表示任意数量的维度。

• 输出： $(*)$，形状与输入相同。

示例

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

extra_repr()

返回模块的额外表示。

返回类型

str

forward(input)

执行前向传播。

返回类型

张量