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f97f808f
编写于
8月 11, 2020
作者:
W
wawltor
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Update the sample code for Sigmoid, test=develop
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752480fb
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Showing
2 changed file
with
18 addition
and
21 deletion
+18
-21
doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst
doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst
+10
-9
doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst
doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst
+8
-12
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst
浏览文件 @
f97f808f
.. _cn_api_nn_activate_Sigmoid:
Sigmoid
Sigmoid
-------------------------------
.. py:class:: paddle.nn.loss.Sigmoid(name=None)
该接口用于创建一个 ``
MarginRankingLoss
`` 的可调用类。 这个类可以计算输入 `x` 经过激活函数 `sigmoid` 之后的值。
该接口用于创建一个 ``
Sigmoid
`` 的可调用类。 这个类可以计算输入 `x` 经过激活函数 `sigmoid` 之后的值。
.. math::
output = \frac{1}{1 + e^{-
input
}}
output = \frac{1}{1 + e^{-
x
}}
参数
::::::::
- **name**
(str,可选)
- 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
- **name**
(str,可选)
- 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
形状
::::::::
...
...
@@ -30,11 +30,12 @@ Sigmoid
.. code-block:: python
import numpy as np
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.imperative as imperative
paddle.disable_static()
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
sigmoid = paddle.nn.
layer.
Sigmoid()
x =
imperativ
e.to_variable(input_data)
sigmoid = paddle.nn.Sigmoid()
x =
paddl
e.to_variable(input_data)
output = sigmoid(x)
print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376
]
print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376
doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst
浏览文件 @
f97f808f
...
...
@@ -5,7 +5,7 @@ sigmoid
.. py:function:: paddle.nn.functional.sigmoid(x, name=None)
S
igmoid 激活函数。
s
igmoid 激活函数。
.. math::
...
...
@@ -13,12 +13,12 @@ Sigmoid 激活函数。
参数
::::::::
x (Tensor)
- 输入的 ``Tensor`` ,数据类型为:float32、float64、int32、int64。
name (str,可)
- 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
x(Tensor)
- 输入的 ``Tensor`` ,数据类型为:float32、float64、int32、int64。
name(str,可选)
- 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
返回
::::::::
``Tensor``, 经过 ``sigmoid`` 计算后的结果, 和输入 `x` 有一样的shape和数据类型。
``Tensor``, 经过 ``sigmoid`` 计算后的结果, 和输入 `x` 有一样的shape和数据类型。
代码示例
:::::::::
...
...
@@ -26,16 +26,12 @@ Sigmoid 激活函数。
.. code-block:: python
import numpy as np
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.nn.functional as F
import paddle.imperative as imperative
imperative.enable_imperative()
paddle.disable_static()
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
x =
imperativ
e.to_variable(input_data)
x =
paddl
e.to_variable(input_data)
output = F.sigmoid(x)
print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376]
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