prelu激活函数的pytorch代码表示

在PyTorch中，可以使用以下代码定义PReLU激活函数：

import torch.nn.functional as F

class PReLU(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super(PReLU, self).__init__()
        self.alpha = nn.Parameter(torch.Tensor(num_parameters).fill_(init))

    def forward(self, x):
        pos = F.relu(x)
        neg = self.alpha * (x - abs(x)) * 0.5
        return pos + neg

在这个代码中，我们定义了一个名为PReLU的类，它接受两个参数：num_parameters和init。num_parameters表示alpha参数的数量，init表示alpha参数的初始值。在forward方法中，我们首先使用F.relu函数计算x的正值部分，然后使用alpha参数计算x的负值部分，最后将它们相加并返回结果。

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prelu激活函数pytorch代码实现

以下是Prelu激活函数的PyTorch代码实现：

import torch.nn.functional as F

class PreluActivation(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super(PreluActivation, self).__init__()
        self.num_parameters = num_parameters
        self.weight = nn.Parameter(torch.ones(num_parameters)*init)

    def forward(self, x):
        return F.prelu(x, self.weight)

在该代码中，我们定义了一个名为“PreluActivation”的PyTorch模块，该模块继承自nn.Module。我们可以通过指定num_parameters参数来设置PReLU激活函数的参数数量。默认情况下，参数初始化为0.25。

在forward函数中，我们将输入x与参数weight作为参数传递给F.prelu()函数，该函数将应用PReLU激活函数并返回结果。注意，参数weight是我们在模块初始化时定义的PyTorch参数。

prelu激活函数pytorch代码

下面是PyTorch中PReLU的激活函数代码示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(6)
        self.prelu1 = nn.PReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.prelu2 = nn.PReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.prelu1(x)
        x = F.max_pool2d(x, (2, 2))
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.prelu2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

net = Net()

以上代码中包括了一个使用PReLU激活函数的神经网络模型，其中`nn.PReLU()`是PyTorch自带的PReLU激活函数，在`Net()`的构造函数中被实例化并用于各层之间的传递。在`forward()`函数中，先经过卷积层和BatchNorm层，然后再通过PReLU激活函数进行非线性变换，最后一并传入下一层。