pytorch自定义不可导激活函数的操作

在PyTorch中，我们可以使用自定义函数来实现不可导的激活函数。以下是实现自定义不可导激活函数的完整攻略：

步骤1：定义自定义函数

首先，我们需要定义自定义函数。在这个例子中，我们将使用ReLU函数的变体，称为LeakyReLU函数。LeakyReLU函数在输入小于0时不是完全不可导的，而是有一个小的斜率。以下是LeakyReLU函数的定义：

import torch

class LeakyReLU(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input, negative_slope=0.01):
        ctx.save_for_backward(input)
        ctx.negative_slope = negative_slope
        return torch.max(input, input * negative_slope)

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input, = ctx.saved_tensors
        grad_input = grad_output.clone()
        grad_input[input < 0] *= ctx.negative_slope
        return grad_input, None

在上述代码中，我们定义了一个名为LeakyReLU的自定义函数。该函数继承了torch.autograd.Function类，并实现了forward和backward方法。在forward方法中，我们保存了输入张量input，并使用torch.max()函数计算了LeakyReLU函数的输出。在backward方法中，我们计算了梯度，并将其返回。

步骤2：使用自定义函数

接下来，我们需要使用自定义函数。以下是使用LeakyReLU函数的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = LeakyReLU.apply(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()

    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_dataset)}')

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'Accuracy: {correct / total}')

在上述代码中，我们首先定义了一个LeakyReLU函数。然后，我们定义了一个简单的全连接神经网络Net，它含有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。在forward方法中，我们使用LeakyReLU.apply()函数来应用LeakyReLU函数。在训练模型的过程中，我们使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()来计算损失。在测试模型的过程中，我们使用torch.max()函数来获取输出中的最大值，并将其与标签进行比较以计算准确度。

示例2：使用自定义函数实现Sigmoid函数

以下是使用自定义函数实现Sigmoid函数的示例：

import torch

class Sigmoid(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input):
        output = 1 / (1 + torch.exp(-input))
        ctx.save_for_backward(output)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        output, = ctx.saved_tensors
        grad_input = grad_output * output * (1 - output)
        return grad_input, None

在上述代码中，我们定义了一个名为Sigmoid的自定义函数。该函数继承了torch.autograd.Function类，并实现了forward和backward方法。在forward方法中，我们计算了Sigmoid函数的输出，并保存了输出张量output。在backward方法中，我们计算了梯度，并将其返回。