使用 torch.nn.LeakyReLU 类可以在神经网络模型中方便地引入带泄漏的线性整流激活函数。以下是一个简单的示例：在上述示例中，我们首先创建了一个大小为 5 的输入张量 x，然后实例化了 nn.LeakyReLU，并将其赋值给变量 leaky_relu，同时指定了 negative_slope 参数为 0.01。接下来，我们调用 leaky_relu 的 __c...
torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, inplace=False) 作用 构建一个LeakyReLU函数,明确此函数中的一些参数 参数 negative_slope:x为负数时的需要的一个系数,控制负斜率的角度。默认值:1e-2 inplace:可以选择就地执行操作。默认值:False 举例 m = nn.LeakyReLU(0.1) # 构建LeakyReLU函数 input = torch.r...
(1)nn.Sigmoid 代码: m = nn.Sigmoid()input = torch.randn(2)output = m(input) (2)nn.tanh 代码: m = nn.Tanh()input = torch.randn(2)output = m(input) (3)nn.ReLU 代码: >>> m = nn.ReLU()>>> input = torch.randn(2)>>> output = m(input) (4)nn.LeakyReLU negative_slope...
torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_unpool1d(in...
output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 在某些情况下,当使用CUDA后端与CuDNN,该操作可能选择一个不确定性算法,以提高性能。如果不希望出现这种情况,可以通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True使操作具有确定性(可能要付出性能代价)。有关背景资料,请参阅有关Reproducibility...
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)# submodule: Conv2d self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)...
主要参数: 主要参数: • in_channels:输入通道数 • out_channels:输出通道数 • kernel_size:卷积核尺寸 • stride:步长 • padding :填充个数 • dilation:空洞卷积大小 • groups:分组卷积设置 • bias:偏置 nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output...
class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.choices = nn.ModuleDict({ 'conv': nn.Conv2d(10, 10, 3), 'pool': nn.MaxPool2d(3) }) self.activations = nn.ModuleDict([ ['lrelu', nn.LeakyReLU()], ['prelu', nn.PReLU()] ]) def...
append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers self.model = nn.Sequential( *block(opt.latent_dim + opt.n_classes, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() ) def forward(self,...
1)torch.nn.ELU它将用于应用按元素的函数:ELU(x)= max(0, x)+ min(0, α*(exp(x)-1)) 2)torch.nn.Hardshrink它将用于应用硬收缩函数逐元素函数: 3)torch.nn.LeakyReLU它将用于应用按元素的函数:LeakyReLu(x)= max(0, x)+ negative_slope * min(0, x) ...