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昆明网站建设报价,抖音搜索排名优化,自助建站免费永久,网络推广培训论坛PyTorch学习笔记:nn.ReLU——ReLU激活函数 torch.nn.ReLU(inplaceFalse)功能:逐元素应用ReLU函数对数据进行激活 函数方程: ReLU(x)(x)max⁡(0,x)ReLU(x)(x)^\max(0,x) ReLU(x)(x)max(0,x) 输入: inplace:是否改变输…

PyTorch学习笔记:nn.ReLU——ReLU激活函数

torch.nn.ReLU(inplace=False)

功能:逐元素应用ReLU函数对数据进行激活

函数方程:
ReLU(x)=(x)+=max⁡(0,x)ReLU(x)=(x)^+=\max(0,x) ReLU(x)=(x)+=max(0,x)

在这里插入图片描述

输入:

  • inplace:是否改变输入数据,如果设置为True,则会直接修改输入数据;如果设置为False,则不对输入数据做修改

注意:

  • 输入可以是任意尺寸的数据,输出尺寸与输入尺寸相同

代码案例

一般用法

import torch.nn as nn
import torch
a = torch.randn(10)
relu = nn.ReLU()
b = relu(a)
print(a)
print(b)

输出

# 经过relu之前
tensor([ 1.4481, -1.6880,  1.1357,  2.2152, -1.9795, -1.3784, -0.5270, -0.5725, 1.5533, -1.7112])
# 经过relu之后
tensor([1.4481, 0.0000, 1.1357, 2.2152, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.5533, 0.0000])

官方文档

nn.ReLU():https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ReLU.html?highlight=relu#torch.nn.ReLU

初步完稿于:2022年1月28日

http://www.yidumall.com/news/39329.html

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