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這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)pytorch如何激活函數(shù)ReLU，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
測試代碼：
import torch
import torch.nn as nn
#inplace為True，將會改變輸入的數(shù)據(jù) ，否則不會改變原輸入，只會產(chǎn)生新的輸出
m = nn.ReLU(inplace=True)
input = torch.randn(7)
print("輸入處理前圖片：")
print(input)
output = m(input)
print("ReLU輸出：")
print(output)
print("輸出的尺度：")
print(output.size())
print("輸入處理后圖片：")
print(input)輸出為：
輸入處理前圖片：
tensor([ 1.4940, 1.0278, -1.9883, -0.1871, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
ReLU輸出：
tensor([ 1.4940, 1.0278, 0.0000, 0.0000, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
輸出的尺度：
torch.Size([7])
輸入處理后圖片：
tensor([ 1.4940, 1.0278, 0.0000, 0.0000, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
結(jié)論：
nn.ReLU(inplace=True)
inplace為True，將會改變輸入的數(shù)據(jù) ，否則不會改變原輸入，只會產(chǎn)生新的輸出
關(guān)于“pytorch如何激活函數(shù)ReLU”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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