pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解
更新时间:2020年4月27日 21:20 点击:2586
测试代码:
import torch import torch.nn as nn #inplace为True,将会改变输入的数据 ,否则不会改变原输入,只会产生新的输出 m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(7) print("输入处理前图片:") print(input) output = m(input) print("ReLU输出:") print(output) print("输出的尺度:") print(output.size()) print("输入处理后图片:") print(input)
输出为:
输入处理前图片:
tensor([ 1.4940, 1.0278, -1.9883, -0.1871, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
ReLU输出:
tensor([ 1.4940, 1.0278, 0.0000, 0.0000, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
输出的尺度:
torch.Size([7])
输入处理后图片:
tensor([ 1.4940, 1.0278, 0.0000, 0.0000, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
结论:
nn.ReLU(inplace=True)
inplace为True,将会改变输入的数据 ,否则不会改变原输入,只会产生新的输出
以上这篇pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。
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