TensorFlow基础篇(四)—— tf.nn.relu()

本文深入解析了ReLU函数,一种常用的神经网络激活函数。通过实例演示了如何使用TensorFlow实现ReLU函数,展示了其对输入数据的非线性转换效果。

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tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变,小于0的数置为0,函数如图1所示。

ReLU函数是常用的神经网络激活函数之一。


 


下边为ReLU例子:

import tensorflow as tf
 
v = tf.constant([-3, 5, 6, -6,9])
 
sess = tf.Session()
print('v的原始值为:', end='')
print(sess.run(v))
 
print('v的ReLu后的值为:', end='')
print(sess.run(tf.nn.relu(v)))
 
sess.close()


输出为:

v的原始值为:[-3  5  6 -6  9]
v的ReLu后的值为:[0 5 6 0 9]

 

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