mindspore.ops.sigmoid

mindspore.ops.sigmoid(input)

逐元素计算Sigmoid激活函数。Sigmoid函数定义为：

\[\text{sigmoid}(x_i) = \frac{1}{1 + \exp(-x_i)}\]

其中 \(x_i\) 是x的一个元素。

Sigmoid函数图：

参数：

• input (Tensor) - input 即为上述公式中的 \(x\)。任意维度的Tensor，数据类型为float16、float32、float64、complex64或complex128。

返回：

Tensor，数据类型和shape与 input 的相同。

异常：

• TypeError - input 的数据类型不是float16、float32、float64、complex64或complex128。

• TypeError - input 不是Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input = Tensor(np.array([1, 2, 3, 4, 5]), mindspore.float32)
>>> output = ops.sigmoid(input)
>>> print(output)
[0.7310586  0.880797   0.95257413 0.98201376 0.9933072 ]