这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch如何激活函数ReLU，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
测试代码：
import torch
import torch.nn as nn
#inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出
m = nn.ReLU(inplace=True)
input = torch.randn(7)
print("输入处理前图片：")
print(input)
output = m(input)
print("ReLU输出：")
print(output)
print("输出的尺度：")
print(output.size())
print("输入处理后图片：")
print(input)输出为：
输入处理前图片：
tensor([ 1.4940, 1.0278, -1.9883, -0.1871, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
ReLU输出：
tensor([ 1.4940, 1.0278, 0.0000, 0.0000, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
输出的尺度：
torch.Size([7])
输入处理后图片：
tensor([ 1.4940, 1.0278, 0.0000, 0.0000, 0.4612, 0.0297, 2.4300])
结论：
nn.ReLU(inplace=True)
inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出
关于“pytorch如何激活函数ReLU”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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