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Update the sample code for Sigmoid, test=develop

上级 752480fb
.. _cn_api_nn_activate_Sigmoid: .. _cn_api_nn_activate_Sigmoid:
Sigmoid
Sigmoid
------------------------------- -------------------------------
.. py:class:: paddle.nn.loss.Sigmoid(name=None) .. 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:: .. math::
output = \frac{1}{1 + e^{-input}} output = \frac{1}{1 + e^{-x}}
参数 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 形状
:::::::: ::::::::
...@@ -30,11 +30,12 @@ Sigmoid ...@@ -30,11 +30,12 @@ Sigmoid
.. code-block:: python .. code-block:: python
import numpy as np import numpy as np
import paddle
import paddle.fluid as fluid 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') input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
sigmoid = paddle.nn.layer.Sigmoid() sigmoid = paddle.nn.Sigmoid()
x = imperative.to_variable(input_data) x = paddle.to_variable(input_data)
output = sigmoid(x) 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
...@@ -5,7 +5,7 @@ sigmoid ...@@ -5,7 +5,7 @@ sigmoid
.. py:function:: paddle.nn.functional.sigmoid(x, name=None) .. py:function:: paddle.nn.functional.sigmoid(x, name=None)
Sigmoid 激活函数。 sigmoid 激活函数。
.. math:: .. math::
...@@ -13,12 +13,12 @@ Sigmoid 激活函数。 ...@@ -13,12 +13,12 @@ Sigmoid 激活函数。
参数 参数
:::::::: ::::::::
x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ,数据类型为:float32、float64、int32、int64。 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` 。 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 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 代码示例
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...@@ -26,16 +26,12 @@ Sigmoid 激活函数。 ...@@ -26,16 +26,12 @@ Sigmoid 激活函数。
.. code-block:: python .. code-block:: python
import numpy as np import numpy as np
import paddle
import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid as fluid
import paddle.nn.functional as F import paddle.nn.functional as F
import paddle.imperative as imperative
paddle.disable_static()
imperative.enable_imperative()
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32') input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
x = imperative.to_variable(input_data) x = paddle.to_variable(input_data)
output = F.sigmoid(x) output = F.sigmoid(x)
print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376] print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376]
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