PyTorch学习笔记:nn.ReLU——ReLU激活函数
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)

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
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