nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用
在文档中解释是： 意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值，比如： 即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中 而不是覆盖运算的例子如： ...
原文：小白系列2——nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别
nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别 因为之前从未接触过这方面，直接接手GAN，有点吃力，如有明显漏洞，请指正，我会感激不尽。 昨晚查阅了ReLU的含义，结果今天发现高老师给的代码中又有一个LeakyReLU，所以今天这个小白贴来对比下两者： 下图是ReLU Leaky ReLU PReLU和RReLU的比较： ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一 ...
2020-11-04 10:35 0 1347 推荐指数：
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tf.nn.leaky_relu
**计算Leaky ReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )参数： features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率ame:操作的名称（可选）返回值：激活值** 非饱和激活函数：Leaky ...
Pytorch-nn.functional.ReLU()
测试代码： import torch import torch.nn as nn m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(10) print(input) output = m(input ...
tf.nn.relu6 激活函数
...
TF-激活函数 tf.nn.relu 介绍
这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。将大于0的保持不变，小于0的数置为0。 ...
torch.nn.ReLU(inplace=True)的具体含义：
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。 补充:这里需要注意的是 ReLU并没有限制数据的大小。 这是对应的文档链接：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU Ps ...
`nn.ModuleList`和普通list的区别
ModuleList是特殊的list，其包含的模块会被自动注册，对所有的Module方法都可见。先给结论：如果要用列表组织模型模块，那么强烈建议使用nn.ModuleList。这有什么好处呢？看下面的例子。 MyNet的部分模块包含在list中，使用torchsummary模块中 ...