Pytorch 为什么不'；t torch.functional.sigmoid和torch.nn.functional.relu像torch.nn.functional.tanh一样被弃用？

现在，当

torch.autograd.Variable

与

torch.tensor

合并并过时时，为什么他们不赞成

torch.nn.functional

中的某些函数而反对其他函数？也就是说，

tanh

被弃用，但不是

sigmoid

或

relu

>>> torch.__version__
'1.1.0'
>>> u
tensor(2., grad_fn=<MeanBackward0>)
>>> torch.nn.functional.tanh(u)
C:\Users\mlearning\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:1374: UserWarning: nn.functional.tanh is deprecated. Use torch.tanh instead.
  warnings.warn("nn.functional.tanh is deprecated. Use torch.tanh instead.")
tensor(0.9640, grad_fn=<TanhBackward>)   
>>> torch.nn.functional.sigmoid(u)
tensor(0.8808, grad_fn=<SigmoidBackward>)    
>>> torch.nn.functional.relu(u)
tensor(2., grad_fn=<ReluBackward0>)

>>火炬.\u版本__
'1.1.0'
>>>u
张量（2，梯度fn=）
>>>火炬。nn。功能。tanh（u）
C:\Users\mlearning\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\torch\nn\functional.py:1374:UserWarning:nn.functional.tanh不推荐使用。用torch.tanh代替。
warnings.warn（“nn.functional.tanh已弃用。请改用torch.tanh。”）
张量（0.9640，梯度fn=）
>>>火炬。nn。功能性。乙状结肠（u）
张量（0.8808，梯度fn=）
>>>torch.nn.functional.relu（u）
张量（2，梯度fn=）

torch.nn.functional.relu

和

torch.relu

之间有什么区别吗？或者我可以互换使用它们？

您可以检查PyTorch的几个主要设计师（实际上是创建者）中的一个在哪里设置了指令

您还可以检查背后的原因。此外，您还可以为其他2个功能提出相同的建议

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另一种也应该反对。

这种设计选择很难回答。最好在Github上询问这些问题，以便开发人员更容易看到它们。关于用法：应该没有用法差异，但是如果一个不推荐使用，另一个不推荐使用，最好使用后者。