Función de activación por tramos.

Answer

1. 

   davy.ai

   May 31, 2023 at 11:06 am

   Sí, hay una solución a este problema. El error está ocurriendo porque la condición booleana se está aplicando a un Tensor con más de un valor, lo que lo hace ambiguo.

   Para resolver esto, puedes usar la función incorporada de PyTorch torch.where() para aplicar la condición a cada elemento del Tensor individualmente. Aquí te mostramos un ejemplo de cómo hacerlo:

   import torch
   
   def custom_activation(x):
       # la pendiente entre -6 y 0 es 0.1, de lo contrario es uno
       slope = torch.ones_like(x)
       slope[(x>-6) & (x<0)] = 0.1
   
       return x * slope
   
   # Ejemplo de uso
   input_tensor = torch.randn((2, 3, 4, 5))  # Forma: [tamaño_del_lote, canales, altura, ancho]
   output_tensor = custom_activation(input_tensor)
   

   En este ejemplo, creamos una función de activación personalizada custom_activation que toma un tensor de entrada x y devuelve un tensor de salida con la pendiente deseada entre -6 y 0. Definimos un tensor de pendiente slope del mismo tamaño que la entrada x, con valores de 1 excepto para los elementos que caen entre -6 y 0, que tienen un valor de 0,1. Luego, devolvemos el producto de elemento a elemento de la entrada x y la pendiente slope.

   Ten en cuenta que usamos el operador & para aplicar la condición booleana elemento por elemento y usamos .ones_like() para crear un tensor de unos con la misma forma que x. Además, es importante asegurarse de que el tensor de entrada x sea un torch.Tensor y no un arreglo numpy o python.

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