标签:nn torch inplace ReLU import 0.0000 input
首先根据源文档中的ReLU(x)=max(0,x),得出结论。大于0的数值不变,小于0的数据变成0。
这是对应的文档链接:https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU Ps:需要自取。
参数: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。
好处:省去了反复申请与释放内存的时间,直接代替原来的值。
测试代码:
import torch from torch import nn m = nn.ReLU() # 随机生成5个数 有正有负。 input = torch.randn(5) # 打印 随机生成的数 print(input) output = m(input) # 经过nn.ReLU()作用之后的数 print(output) # 结果 # tensor([-0.7706, -0.1823, 0.2687, 0.2796, -1.7201]) # tensor([0.0000, 0.0000, 0.2687, 0.2796, 0.0000])
任务完成,下班。
标签:nn,torch,inplace,ReLU,import,0.0000,input 来源: https://www.cnblogs.com/kuangmeng/p/15598911.html
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