在文檔中解釋是: 意思是是否將得到的值計算得到的值覆蓋之前的值,比如: 即對原值進行操作,然后將得到的值又直接復制到該值中 而不是覆蓋運算的例子如: ...
首先根據源文檔中的ReLU x max ,x ,得出結論。大於 的數值不變,小於 的數據變成 。 補充:這里需要注意的是 ReLU並沒有限制數據的大小。 這是對應的文檔鏈接:https: pytorch.org docs . . nn.html torch.nn.ReLU Ps:需要自取。 參數:inplace為True,將會改變輸入的數據 ,否則不會改變原輸入,只會產生新的輸出。 好處:省去了反 ...
2021-11-24 16:59 0 1702 推薦指數:
在文檔中解釋是: 意思是是否將得到的值計算得到的值覆蓋之前的值,比如: 即對原值進行操作,然后將得到的值又直接復制到該值中 而不是覆蓋運算的例子如: ...
ReLU(inplace=True),這里的inplace=true的意思 待辦 inplace=True means that it will modify the input directly, without ...
從 relu 的多種實現來看 torch.nn 與 torch.nn.functional 的區別與聯系 relu多種實現之間的關系 relu 函數在 pytorch 中總共有 3 次出現: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional.relu ...
0 - inplace 在pytorch中,nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段。該參數的inplace=True的意思是進行原地操作,例如: x=x+5是對x的原地操作 y=x+5,x=y ...
import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...
前言: class torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias = True) 對傳入數據應用線性變換:y = A x + b(是一維函數給我們的理解的) 參數: in_features:每個輸入(x)樣本的特征 ...
主要是參考這里,寫的很好PyTorch 入門實戰(四)——利用Torch.nn構建卷積神經網絡 卷積層nn.Con2d() 常用參數 in_channels:輸入通道數 out_channels:輸出通道數 kernel_size:濾波器(卷積核)大小,寬和高相 ...
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 ...