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torch mish激活函数图像

时间: 2025-06-27 10:10:11 浏览: 9

### PyTorch 中 Mish 激活函数的绘制 Mish 是一种自定义激活函数，其表达式为 $ \text{Mish}(x) = x \cdot \tanh(\ln(1 + e^x)) $[^2]。为了在 PyTorch 中实现并绘制该函数，可以通过 NumPy 或 Matplotlib 来完成可视化。以下是基于 PyTorch 的代码示例来计算和绘制 Mish 函数： ```python import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mish_function(x): return x * torch.tanh(torch.log(1 + torch.exp(x))) if __name__ == "__main__": # 定义输入范围 input_tensor = torch.linspace(-10, 10, steps=500) # 计算输出 with torch.no_grad(): # 不记录梯度以便加速计算 output_tensor = mish_function(input_tensor) # 转换为 NumPy 数组用于绘图 input_numpy = input_tensor.numpy() output_numpy = output_tensor.numpy() # 绘制图形 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(input_numpy, output_numpy, label="Mish Activation", color='blue') plt.title("Mish Activation Function") plt.xlabel("Input (x)") plt.ylabel("Output (y)") plt.grid(True) plt.legend() plt.show() ``` 上述代码通过 `torch` 实现了 Mish 激活函数，并利用 `matplotlib` 进行了可视化。注意，在实际应用中，如果需要将此函数集成到神经网络模型中，则需将其封装成一个可微分的操作类。 #### 关于非饱和激活函数的特点 Mish 属于非饱和激活函数类别之一，这类函数具有更好的数值稳定性以及更少的梯度消失问题[^1]。因此它通常能提升深层神经网络训练过程中的收敛速度与最终性能表现。 ---

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