《Pytorch深度学习实践》P7 处理多维特征的输入 笔记+代码：element-wise的理解、激活函数、代码和改进

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目录

一、Pytorch中有关element-wise的理解

二、激活函数（activation function）

三、PPT中代码：

1、原代码

2、一些可能的改进

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一、Pytorch中有关element-wise的理解

介绍：在 PyTorch 中，element-wise 操作指的是对张量（tensor）中的每个元素分别进行的操作。这类操作逐元素进行，不依赖其他元素，且张量的每个位置上的值都独立计算。这种操作通常要求操作的两个张量形状相同，或通过广播机制（broadcasting）进行形状兼容。优势在于可以并行化处理，从而极大提升计算效率。

算数操作、比较操作、逻辑操作、广播机制：

• 算术操作：对两个张量进行加、减、乘、除的逐元素运算。
• 比较操作