SiLU

class torch.nn.SiLU(inplace=False)

逐元素应用Sigmoid线性单元（SiLU）函数。

SiLU 函数也被称为 swish 函数。

$$\text{silu}(x) = x * \sigma(x), \text{where } \sigma(x) \text{ is the logistic sigmoid.}$$

注意

参见 高斯误差线性单元 (GELUs) 其中首次提出了 SiLU（Sigmoid 线性单元），并参见 用于强化学习中神经网络函数逼近的 Sigmoid 加权线性单元 和 Swish: 一种自门控激活函数 其中后来对 SiLU 进行了实验。

Shape:

• 输入：$(*)$，其中 $*$ 表示任意数量的维度。

• 输出: $(*)$, 与输入形状相同。

示例：

>>> m = nn.SiLU()
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)