Согласно документам:
nn.functional.sigmoid
устарело.Вместо этого используйте torch.sigmoid
.
Вот пример с sigmoid
.Я не уверен, работает ли он так же, как операция на месте, но вы можете попробовать что-то вроде этого:
Код:
import torch
a = torch.randn(5)
print(a)
torch.sigmoid(a, out=a)
print(a)
Вывод:
tensor([-0.6651, 1.2416, -0.6720, 0.4406, -0.3336])
tensor([0.3396, 0.7758, 0.3381, 0.6084, 0.4174])
сигмовидная документация