nn.LeakyReLU()

`nn.LeakyReLU()`是PyTorch中实现LeakyReLU激活函数的类。它的构造函数有两个可选参数：

- `negative_slope`：默认值为0.01，表示当输入小于0时的斜率。
- `inplace`：默认值为False，表示是否将输出直接覆盖到输入的张量上。

使用`nn.LeakyReLU()`时，可以像下面这样调用：

import torch.nn as nn

# 创建一个有LeakyReLU激活函数的全连接层
layer = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)
activation = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)

# 将激活函数应用于全连接层输出
output = activation(layer(input))

在这个例子中，我们创建了一个有LeakyReLU激活函数的全连接层，并将其应用于输入张量`input`。我们通过指定`negative_slope`和`inplace`参数来自定义LeakyReLU的行为。例如，我们将`negative_slope`设置为0.2表示当输入小于0时的斜率为0.2，将`inplace`设置为True表示直接在输入张量上进行覆盖。

相关问题

nn.LeakyReLU

nn.LeakyReLU是PyTorch中的一个激活函数，它是Leaky Rectified Linear Unit（泄露修正线性单元）的缩写。与ReLU相比，LeakyReLU在负轴上保留了一些值，通过引入一个小的斜率来缓解激活值过小导致的问题。LeakyReLU的公式如下：

LeakyReLU(x) = max(0, x) + α * min(0, x)

其中，x是输入值，α是斜率，默认值为0.01。

nn.leakyrelu函数

`nn.LeakyReLU` 是 PyTorch 中的激活函数之一。它可以用于神经网络模型中的非线性变换。

LeakyReLU 激活函数与传统的 ReLU（Rectified Linear Unit）函数类似，但有一个重要的区别。在 ReLU 函数中，当输入小于等于零时，输出为零；而在 LeakyReLU 函数中，当输入小于等于零时，输出为输入乘以一个小的斜率（通常为 0.01）。这个斜率使得负数输入的信号不会被完全抑制，从而可以保留一些有用的信息。

在 PyTorch 中，可以通过 `nn.LeakyReLU` 类来使用 LeakyReLU 激活函数。以下是一个示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个带有 LeakyReLU 激活函数的全连接层
layer = nn.Linear(10, 5)
activation = nn.LeakyReLU()

# 使用 LeakyReLU 激活函数进行前向传播
x = torch.randn(10)
output = activation(layer(x))

print(output)

在这个示例中，我们首先定义了一个具有 10 个输入和 5 个输出的全连接层 `layer`。然后，我们创建了一个 `nn.LeakyReLU` 对象作为激活函数。最后，我们将输入 `x` 通过全连接层和 LeakyReLU 激活函数进行前向传播，并输出结果。

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