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這個函數的作用是計算激活函數 relu，即 max(features, 0)。將大於0的保持不變，小於0的數置為0。 ...

AttributeError: module ‘tensorflow.python.ops.nn’ has no attribute ‘leaky_relu’ 的原因主要是版本的問題 解決方法是更新到對應的版本： keras 2.1.5 tensorflow-gpu 1.2.1 更新 ...

“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”，而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點： 1.首先，“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次，它能加快收斂速度 ...

“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”，而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點： 1.首先，“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次，它能加快收斂速度 ...

“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”，而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點： 1.首先，“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次，它能加快收斂速度 ...

測試代碼： 　　import torch 　　import torch.nn as nn 　　 　　m = nn.ReLU(inplace=True) 　　input = torch.randn(10) 　　print(input) 　　output = m(input ...

結論：keras2.1.5+tensorflow1.6.0即可。 首先出現的是：No module named 'leaky_relu'，此時把keras改成2.1.5照樣出錯，改成keras2.1.2倒是好了。 但下一步運行時發現另一個錯：Load_weights() got ...