原文:torch.nn.ReLU(inplace=True)的具體含義:

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:

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nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用

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: ...

Tue Apr 02 22:58:00 CST 2019 0 8832
PyTorch中ReLUinplace

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 ...

Mon Apr 29 23:45:00 CST 2019 0 3477
Pytorch中torch.nn.Softmax的dim參數含義

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 ...

Wed Oct 21 05:10:00 CST 2020 0 856
torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

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 ...

Sun Jul 12 23:44:00 CST 2020 0 1857
pytorch中torch.nn構建神經網絡的不同層的含義

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 ...

Fri Mar 15 20:06:00 CST 2019 0 717
Pytorch-nn.functional.ReLU()

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 ...

Mon Dec 10 22:55:00 CST 2018 0 1601
 
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