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        非线性激活函数的作用是让神经网络能够理解更复杂的模式和规律。如果没有非线性激活函数，神经网络就只能进行简单的加法和乘法运算，没法处理复杂的问题。

        非线性变化的目的就是给我们的网络当中引入一些非线性特征

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Relu 激活函数

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Relu处理图像

# 导入必要的库
from os import close
import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Sigmoid
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 加载CIFAR-10测试数据集，将图像转换为Tensor格式
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=False, download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())# 创建数据加载器，设置批量大小为64
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)# 定义神经网络模型TY
class TY(nn.Module):def __init__(self):super(TY, self).__init__()# 定义ReLU激活函数层self.relu1 = ReLU()# 定义Sigmoid激活函数层（当前未在forward中使用）self.sigmod1 = Sigmoid()def forward(self, input):# 前向传播过程，对输入数据应用ReLU激活函数output = self.relu1(input)return output# 实例化模型
ty = TY()# 创建TensorBoard写入器，用于可视化数据
writer = SummaryWriter("./logs_relu")# 初始化步数计数器
step = 0
# 遍历数据加载器中的每个批次
for data in dataloader:# 获取图像数据和对应的标签imgs, target = data# 向TensorBoard添加原始输入图像writer.add_images("input", imgs, step)# 将图像数据输入模型，得到经过ReLU处理后的输出output = ty(imgs)# 向TensorBoard添加处理后的输出图像writer.add_images("output", output, step)# 步数计数器递增step += 1# 关闭TensorBoard写入器，释放资源
writer.close()

ReLU处理图像，效果不是很明显

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Sigmoid激活函数

from os import close
import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Sigmoid
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data",train=False,download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)class TY(nn.Module):def __init__(self):super(TY,self).__init__()self.relu1=ReLU()self.sigmoid1 = Sigmoid()def forward(self,input):output = self.sigmoid1(input)return outputty = TY()writer = SummaryWriter("./logs_relu")step = 0
for data in dataloader:imgs,target=datawriter.add_images("input",imgs,step)output = ty(imgs)writer.add_images("output",output,step)step+=1writer.close()