一、神经网络的非线性激活是什么

神经网络的非线性激活函数的主要作用是引入非线性变换，从而使网络能够学习和逼近复杂的函数关系。在神经网络中，线性变换（如矩阵乘法）能够将输入数据映射到不同的空间，但是如果仅使用线性变换，网络无法学习到数据的复杂模式或非线性关系。加入非线性激活函数后，网络能够通过层叠多个非线性层，学习复杂的函数映射，从而提高模型的表达能力。

二、非线性激活常用函数

nn.ReLU
nn.ReLU 是 PyTorch 框架中的一个激活函数，用于构建神经网络模型。ReLU 是“Rectified Linear Unit”的缩写，即“修正线性单元”。

当Input小于0的时候，Output会自动折算为0。当Input大于0的时候，Output会正常输出。

nn.Sigmoid

该函数会根据上面的公式来计算output，从而得到输出的值。

三、非线性激活的实际演示

代码self.relu1 = ReLU()括号中填入的值要求是inplace(如下图)，我将简单阐述一下inplace的值选择是True或者False会导致的不同

当值是True时，-1会像上面nn.ReLU内容中会折算成0，但是输出的地方就会有所不同。
当为True时，Input输出为0，也就是结果直接给了Input
当为False时，Input的值不会发生改变，而是用了一个新的Output的值来继承这个-1

用矩阵来进行演示nn.ReLU：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import ReLU

input = torch.tensor([[1, -0.5],
                     [-1, 3]])

output = torch.reshape(input, (-1, 1, 2, 2))
print(output.shape)

class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen, self).__init__()
        self.relu1 = ReLU()

    def forward(self,input):
        output = self.relu1(input)
        return output

sen = Sen()
output = sen(input)
print(output)

运算结果：

可以看到，当输出input = torch.tensor([[1, -0.5], [-1, 3]])时候，小于-1的值全部会被折算为0

因为nn.ReLU对图片的处理效果不是特别的明显，所以我们采用另外一个函数nn.Sigmoid来进行非线性激活的展示
代码：

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

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../data", train=False, download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)
class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen, self).__init__()
        self.relu1 = ReLU()
        self.sigmoid1 = Sigmoid()

    def forward(self,input):
        output = self.relu1(input)
        return output

sen = Sen()

writer = SummaryWriter('./logs_relu')
step = 0
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    writer.add_images("input", imgs, global_step=step)
    output = sen(imgs)
    writer.add_images("output", output, step)
    step += 1

writer.close()

运行结果：