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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
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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1
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5
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|
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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