import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
 
# fake data
x = torch.linspace(-5, 5, 200) # x data (tensor), shape=(100, 1)
x = Variable(x) #創(chuàng)建 variable（變量），構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要使用Variable類(lèi)型
x_np = x.data.numpy() # numpy array for plotting，用于繪圖的numpy數(shù)組
 
# following are popular activation functions，以下是常用的激活函數(shù)
y_relu = torch.relu(x).data.numpy()
y_sigmoid = torch.sigmoid(x).data.numpy()
y_tanh = torch.tanh(x).data.numpy()
y_softplus = F.softplus(x).data.numpy() # there's no softplus in torch。torch沒(méi)有softplus
# y_softmax = torch.softmax(x, dim=0).data.numpy() softmax is a special kind of activation function, it is about probability
#softmax是一種特殊的激活函數(shù)，它與概率有關(guān)
 
 
# plt to visualize these activation function
#將這些激活函數(shù)可視化
plt.figure(1, figsize=(8, 6)) # 橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)
plt.subplot(221)
#plt.subplot()函數(shù)用于直接指定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。
# 使用plt.subplot來(lái)創(chuàng)建小圖. plt.subplot(221)表示將整個(gè)圖像窗口分為2行2列, 當(dāng)前位置為1.
plt.plot(x_np, y_relu, c='red', label='relu')
#plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
#x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串
#format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符
plt.ylim((-1, 5)) # 設(shè)置縱坐標(biāo)的范圍
plt.legend(loc='best')#plt.legend()函數(shù)的作用是給圖像加圖例。，就左上角relu那個(gè)
#圖例是集中于地圖一角或一側(cè)的地圖上各種符號(hào)和顏色所代表內(nèi)容與指標(biāo)的說(shuō)明，有助于更好的認(rèn)識(shí)地圖
 
plt.subplot(222)# 使用plt.subplot來(lái)創(chuàng)建小圖. plt.subplot(221)表示將整個(gè)圖像窗口分為2行2列, 當(dāng)前位置為2.
plt.plot(x_np, y_sigmoid, c='red', label='sigmoid')
#plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
#x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串
#format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符
plt.ylim((-0.2, 1.2)) # 設(shè)置縱坐標(biāo)的范圍
plt.legend(loc='best')#plt.legend()函數(shù)的作用是給圖像加圖例。，就左上角relu那個(gè)
#圖例是集中于地圖一角或一側(cè)的地圖上各種符號(hào)和顏色所代表內(nèi)容與指標(biāo)的說(shuō)明，有助于更好的認(rèn)識(shí)地圖
 
plt.subplot(223)# 使用plt.subplot來(lái)創(chuàng)建小圖. plt.subplot(221)表示將整個(gè)圖像窗口分為2行2列, 當(dāng)前位置為3.
plt.plot(x_np, y_tanh, c='red', label='tanh')
#plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
#x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串
#format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符
plt.ylim((-1.2, 1.2))# 設(shè)置縱坐標(biāo)的范圍
plt.legend(loc='best')#plt.legend()函數(shù)的作用是給圖像加圖例。，就左上角relu那個(gè)
#圖例是集中于地圖一角或一側(cè)的地圖上各種符號(hào)和顏色所代表內(nèi)容與指標(biāo)的說(shuō)明，有助于更好的認(rèn)識(shí)地圖
 
plt.subplot(224)# 使用plt.subplot來(lái)創(chuàng)建小圖. plt.subplot(221)表示將整個(gè)圖像窗口分為2行2列, 當(dāng)前位置為4.
plt.plot(x_np, y_softplus, c='red', label='softplus')
#plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
#x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串
#format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符
plt.ylim((-0.2, 6))# 設(shè)置縱坐標(biāo)的范圍
plt.legend(loc='best')#plt.legend()函數(shù)的作用是給圖像加圖例。，就左上角relu那個(gè)
#圖例是集中于地圖一角或一側(cè)的地圖上各種符號(hào)和顏色所代表內(nèi)容與指標(biāo)的說(shuō)明，有助于更好的認(rèn)識(shí)地圖
 
plt.show()
#plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來(lái)。