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这篇CFSDN的博客文章pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
测试代码:
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17
18
19
|
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:
1
|
tensor([
1.4940
,
1.0278
,
-
1.9883
,
-
0.1871
,
0.4612
,
0.0297
,
2.4300
])
|
ReLU输出:
1
|
tensor([
1.4940
,
1.0278
,
0.0000
,
0.0000
,
0.4612
,
0.0297
,
2.4300
])
|
输出的尺度:
1
|
torch.Size([
7
])
|
输入处理后图片:
1
|
tensor([
1.4940
,
1.0278
,
0.0000
,
0.0000
,
0.4612
,
0.0297
,
2.4300
])
|
结论:
1
|
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我.
原文链接:https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679991 。
最后此篇关于pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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