解释这行代码 def lrelu(x, leak=0.2): return tf.maximum(x, leak * x)

这行代码定义了一个函数 lrelu，它实现了一个 leaky ReLU 激活函数。在这个函数中，输入 x 会被与一个小于 1 的数（默认为 0.2）相乘，并与 x 取最大值作为输出。这里使用的是 TensorFlow 库中的 maximum 函数，它会比较两个张量的每个元素，并返回一个具有相同形状的张量，其中每个元素都是两个输入张量的对应元素的最大值。这个函数的目的是克服 ReLU 函数中的死亡神经元问题，即在训练过程中神经元可能会因为输出为 0 而无法更新权重，导致整个神经网络无法训练。通过引入一个小的负斜率，即在 x < 0 时输出 leak * x，可以让神经元在输出为负时仍然有梯度，从而避免这个问题。