Lnton羚通算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.Mish

torch.nn.Mish 是 PyTorch 中的一个激活函数类，它实现了 Mish 激活函数。

Mish 是一种近年来提出的激活函数，它在激活函数的设计中引入了自适应斜率。Mish 函数的定义如下：

Mish(x) = x * tanh(softplus(x))

其中 softplus(x) 是软正值函数，定义为 softplus(x) = log(1 + exp(x))。Mish 函数是一个非线性函数，它将输入值通过双曲正切和软正值函数进行转换。

Mish 函数在深度学习中作为激活函数的选择之一，可以用于神经网络的隐藏层或输出层。与其他激活函数（如 ReLU、sigmoid 或 tanh）相比，Mish 具有较好的平滑性和鲁棒性，能够更好地防止梯度消失问题，并帮助网络更快地收敛。

在 PyTorch 中，您可以通过以下方式使用 torch.nn.Mish：

import torch
import torch.nn as nn

mish = nn.Mish()

# 应用于输入张量
output = mish(input)

上述代码中，我们首先导入了 torch 和 torch.nn 模块，然后创建了一个 nn.Mish 的实例 mish。最后，将输入张量 input 传递给 mish 实例，即可获得应用 Mish 激活函数后的输出张量 output。

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