PyTorch中nn.ReLU和F.relu的区别

最新推荐文章于 2025-09-06 15:39:16 发布

DkVhdl

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PyTorch的nn.ReLU是激活函数类，常作为网络层使用，支持原位操作和可定制负斜率。F.relu是功能性函数，不改变原张量且无负斜率选项，两者在激活神经网络时引入非线性。

在PyTorch中，nn.ReLU和F.relu都是常用的激活函数，用于引入非线性特性到神经网络中。它们的作用是在输入信号中引入非线性，从而增强网络的表达能力。尽管它们的功能相似，但它们在使用方式和一些细节上有一些区别。

nn.ReLU是PyTorch中的激活函数类，而F.relu是torch.nn.functional模块中的函数。nn.ReLU可以作为一个层添加到神经网络模型中，而F.relu是一个函数，可以在任何需要的地方调用。

下面是一个简单的示例，演示如何在PyTorch中使用nn.ReLU和F.relu：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 使用nn.ReLU作为层添加到模型中
class

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