nn.ReLU使用方法

nn.ReLU是PyTorch中的一个激活函数，它可以将输入的负数部分置为0，保留正数部分不变。使用方法如下：

import torch.nn as nn

relu = nn.ReLU()
output = relu(input)

其中，input是输入的张量，output是经过ReLU激活函数处理后的输出张量。

相关问题

nn.ReLU和F.relu什么区别

nn.ReLU和F.relu是PyTorch中ReLU激活函数的两种实现方式。

nn.ReLU是PyTorch中的一个模块，它可以像其他模块一样被调用，例如：

import torch.nn as nn

relu = nn.ReLU()
output = relu(input)

而F.relu是PyTorch中的一个函数，它可以直接调用，例如：

import torch.nn.functional as F

output = F.relu(input)

两者之间的主要区别在于使用方式和可训练性。nn.ReLU是一个模块，可以像其他模块一样被调用，但它是不可训练的，即不会更新模型的参数。而F.relu是一个函数，可以直接调用，但它不是模块，因此也无法被优化器更新。

另外，nn.ReLU可以在模型中使用，F.relu只能在计算过程中使用。当使用nn.ReLU时，如果将模型传递给GPU进行训练，nn.ReLU将自动被转移到GPU上，而F.relu不会。

torch.nn.relu

The torch.nn.relu module in PyTorch implements the Rectified Linear Unit activation function. It is a commonly used activation function in neural networks and is defined as:

f(x) = max(0, x)

Where x is the input to the function and f(x) is the output. The relu function applies a simple threshold to the input, setting all negative values to zero and leaving positive values unchanged. This leads to a sparse representation of the inputs, which can help to prevent overfitting and improve the generalization of the model.

In PyTorch, the relu function is implemented as a module, which can be easily added to a neural network using the following code:

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 1)
)

In this example, a two-layer neural network is defined with a 10-dimensional input, a hidden layer with 20 units, and a single output unit. The ReLU activation function is applied after the first linear layer to introduce non-linearity into the model.