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#激活函数

%matplotlib inline

import torch

from d2l import torch as d2l

#ReLU函数

x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)

y=torch.relu(x)

d2l.plot(x.detach(),y.detach(),'x','relu(x)',figsize=(5,2.5))

#ReLU函数的导数

y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)

d2l.plot(x.detach(),x.grad,'x','grad of relu',figsize=(5,2.5))

#sigmoid函数

y=torch.sigmoid(x)

d2l.plot(x.detach(),y.detach(),'x','sigmoid(x)',figsize=(5,2.5))

#sigmoid函数的导数

#清除以前的梯度

x.grad.data.zero_()

y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)

d2l.plot(x.detach(),x.grad,'x','graph of sigmoid',figsize=(5,2.5))

#tanh函数

y=torch.tanh(x)

d2l.plot(x.detach(),y.detach(),'x','tanh(x)',figsize=(5,2.5))

#tanh函数的导数

#清除以前的梯度

x.grad.data.zero_()

y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)

d2l.plot(x.detach(),x.grad,'x','graph of tanh',figsize=(5,2.5))