import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

import matplotlib.pyplot as plt

x = torch.linspace(-5, 5, 200)  # 构造一段连续的数据
x = Variable(x)	 # 转换成张量
x_np = x.data.numpy()	# 换成 numpy array, 出图时用

y_relu = F.relu(x).data.numpy()
plt.plot(x_np, y_relu, c='red', label='relu')
plt.ylim((-1, 5))
plt.legend(loc='best')

plt.show()

y_sigmoid = F.sigmoid(x).data.numpy()
plt.plot(x_np, y_sigmoid, c='red', label='sigmoid')
plt.ylim((-0.2, 1.2))
plt.legend(loc='best')

plt.show()

y_tanh = F.tanh(x).data.numpy()
plt.plot(x_np, y_tanh, c='red', label='tanh')
plt.ylim((-1.2, 1.2))
plt.legend(loc='best')

plt.show()

y_softplus = F.softplus(x).data.numpy()
plt.plot(x_np, y_softplus, c='red', label='softplus')
plt.ylim((-0.2, 6))
plt.legend(loc='best')

plt.show()