torch.nn.ReLU和TORCH.NN.FUNCTIONAL.RELU

原创 已于 2024-02-28 23:43:22 修改 · 414 阅读 · 3 ·
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#pytorch #人工智能 #python

于 2024-02-28 23:27:27 首次发布
本文介绍了在PyTorch中，torch.nn.ReLU模块的实例化方法和torch.nn.functional.relu的函数式用法，强调了两者之间的区别和适用场景。

torch.nn.ReLU官网：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ReLU.html#relu
TORCH.NN.FUNCTIONAL.RELU官网：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.relu.html

目录

torch.nn.ReLU

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TORCH.NN.FUNCTIONAL.RELU

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总结

第一种，需要定义一个实例然后再使用。
第二种，可以直接使用。

Pytorch-nn.functional.ReLU()
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pytorch里面的nn库：torch.nn.modules、torch.nn.functional、torch.nn.parameter、torch.nn.Sequential
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torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relu的关系
04-19
torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relu都是PyTorch中的激活函数ReLU的实现方式，只是一个是作为一个类的形式实现，一个是作为一个函数的形式实现。它们在功能上没有区别，只是使用方式上略有不同。
torch.max()使用举例
敲代码的小风
12-22 726
参考链接: torch.max()
【PyTorch】torch.nn.functional.relu() 函数：计算 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数
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由于激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh）、池化（如MaxPool）等层没有可学习参数，可以使用对应的。，它的主要作用是对输入的Tensor进行双线性采样，并将输出变换为用户想要的形状。例如，前面实现的全连接层，就可以将weight和bias两个参数单独拿出来，在构造函数中初始化为。对于不具备可学习参数的层（如激活层、池化层等），可以将它们用函数代替，这样可以不用放置在构造函数。的比较说明，读者可参考PyTorch论坛的相关讨论和说明。函数代替，对于卷积、全连接等具有可学习参数的层，建议使用。
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