神经网络与ReLU激活函数合作，但不适用于sigmoid函数。

当使用神经网络时，ReLU激活函数通常用于隐藏层，而sigmoid函数则用于输出层。由于ReLU激活函数在负值部分是线性的，能够更好地解决梯度消失的问题，因此在隐藏层中更加适用。而sigmoid函数则能够将输出限制在0到1之间，适用于二分类问题。

下面是一个使用ReLU激活函数和sigmoid函数的神经网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义一个简单的神经网络类
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)  # 第一个全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)   # 第二个全连接层

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))      # 使用ReLU激活函数
        x = torch.sigmoid(self.fc2(x))  # 使用sigmoid激活函数
        return x

# 创建神经网络实例
net = Net()

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(10)

# 前向传播
output = net(input_data)

print(output)

在上面的示例中，我们定义了一个简单的神经网络类Net，它包含一个具有ReLU激活函数的隐藏层和一个具有sigmoid激活函数的输出层。在forward方法中，我们首先使用ReLU激活函数处理隐藏层的输出，然后使用sigmoid激活函数处理输出层的输出。

最后，我们创建了一个神经网络实例net，并传入一个随机的输入数据input_data进行前向传播。输出结果将是一个介于0到1之间的值，表示输入属于某个类别的概率。