Pytorch 自定义激活函数？

Question

我在 Pytorch 中实现自定义激活函数时遇到问题，例如 Swish。我应该如何在 Pytorch 中实现和使用自定义激活函数？

Answer 1

您可以编写如下自定义激活函数（例如加权 Tanh）。

class weightedTanh(nn.Module):
    def __init__(self, weights = 1):
        super().__init__()
        self.weights = weights

    def forward(self, input):
        ex = torch.exp(2*self.weights*input)
        return (ex-1)/(ex+1)

如果您使用 autograd 兼容的操作，就不必担心反向传播。

Answer 2

有四种种可能性，具体取决于您要查找的内容。您需要问自己两个问题：

Q1)你的激活函数会有可学习的参数吗？

如果是，您别无选择，只能将激活函数创建为nn.Module class，因为您需要存储这些权重。

如果否，您可以自由地简单地创建一个普通函数，或者一个class，这取决于您方便什么。

Q2)你的激活函数可以表示为现有PyTorch函数的组合吗？

如果是，您可以简单地将其编写为现有 PyTorch 函数的组合，而不需要创建定义梯度的 backward 函数。

如果否您将需要手写渐变。

例1：SiLU函数

SiLU 函数 f(x) = x * sigmoid(x) 没有任何学习权重，可以完全用现有的 PyTorch 函数编写，因此您可以简单地将其定义为函数：

def silu(x):
    return x * torch.sigmoid(x)

然后像使用 torch.relu 或任何其他激活函数一样简单地使用它。

示例 2：具有学习斜率的 SiLU

在这种情况下，您有一个学习参数，即斜率，因此您需要对其进行 class。

class LearnedSiLU(nn.Module):
    def __init__(self, slope = 1):
        super().__init__()
        self.slope = slope * torch.nn.Parameter(torch.ones(1))

    def forward(self, x):
        return self.slope * x * torch.sigmoid(x)

例3：带向后

如果您需要创建自己的渐变函数，可以查看此示例：Pytorch: define custom function

Pytorch 自定义激活函数？

Pytorch custom activation functions?

python

neural-network

deep-learning

activation-function

pytorch