TensorFlow中tf.nn.sigmoid函数详解：Sigmoid激活函数作用与使用

TensorFlow中的tf.nn.sigmoid函数是一个非线性函数，它的作用是将输入的任意实值映射到0和1之间，其函数形式为：y=1/(1+e^(-x))。它具有非线性的特点，可以用于深度学习中的激活函数，以及建立非线性模型。

使用方法

tf.nn.sigmoid函数的使用方法如下：

# 定义一个输入
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 3])

# 定义一个sigmoid激活函数
y = tf.nn.sigmoid(x)

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]})
    print(result)

上面的代码中，定义了一个输入x，并使用tf.nn.sigmoid函数将其映射到0和1之间，通过sess.run函数执行计算图，输出结果如下：

[[0.95257413 0.98201376 0.9975274 ]
 [0.98201376 0.99330715 0.9975274 ]]

可以看到，使用tf.nn.sigmoid函数将输入的任意实值映射到0和1之间，可以构建非线性模型，这是深度学习中非常常用的激活函数。