pytorch leakyrelu 用法

时间: 2023-06-05 08:47:33 浏览: 469
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pytorch教程

PyTorch中的leakyrelu可以通过调用nn.LeakyReLU()函数实现。它是一种修正线性单元，可以解决普通ReLU在梯度消失和死亡神经元方面的问题。LeakyReLU的核心思想是在负数区域给予原激活值的一个小比例的增量，而不是直接将负数区域输出为0。具体而言，它的公式为：f(x) = max(ax, x)，其中a是一个小于1的正数，一般取0.01。这样，当x小于0时，输出不再是0，而是一个小于0的常数ax。这种设计使得梯度可以在负数区域传播，从而避免了死亡神经元的问题，同时也促进了网络的稳定性。
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在pytorch中，这句话是什么意思：self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)

nn.LeakyReLU 是 PyTorch 中的一个激活函数，它将小于零的值乘以一个小的斜率（即负斜率），从而在负值区域中有一个线性响应。这可以帮助神经网络更好地处理负数输入，从而提高模型的性能。这里使用 0.2 作为负斜率...

Leaky ReLU调用代码

在这个例子中，我们定义了一个两层的神经网络，第一层使用LeakyReLU作为激活函数，第二层使用Sigmoid作为激活函数。在forward方法中，我们依次将输入x传递给每一层，并在每一层的输出上应用对应的激活函数。

module 'torch.nn' has no attribute 'leakyReLU'

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AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'LeakyRELU'

AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'LeakyRELU'是由于在当前版本的PyTorch中，torch.nn模块中没有LeakyRELU这个函数，而是使用了LeakyReLU。LeakyReLU是一个修正线性单元，它在输入小于0时，输出...

leaky_relu pytorch怎么写

在PyTorch中，可以使用torch.nn中的LeakyReLU模块来实现Leaky ReLU。 我们可以通过在LeakyReLU模块的构造函数中传递一个负斜率参数来设置Leaky ReLU的斜率。例如，如果我们想使用0.2的斜率，我们可以这样写： ...

解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def init(self): super(Discriminator, self).init() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数：平方误差 # 调用方法：adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果：(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()

这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类，它继承自 nn.Module，因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中，定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding，用于将分类标签转换为对应的嵌入向量；以及一个...

解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数：平方误差 # 调用方法：adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果：(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()

这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类，它继承自 nn.Module，因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中，定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding，用于将分类标签转换为对应的嵌入向量；以及一个...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码中出现错误：RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)，请问如何解决，给出修改后的代码

nn.LeakyReLU(0.2, True) ]) nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2**n_layers, 8) self.sequence2.extend([ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias...
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