torch手写实现leakyrelu
时间: 2023-09-22 21:12:25 浏览: 89
可以的,LeakyReLU是一个修正线性单元,差别在于 ReLU 激活函数取 x<0 时函数值为0,而 LeakyReLU 则保留了一个小的斜率,此时函数值不再等于 0,这样能够避免gradient完全消失的问题。下面是 PyTorch 手写实现 LeakyReLU 的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LeakyReLU(nn.Module):
def __init__(self, alpha=0.01):
super(LeakyReLU, self).__init__()
self.alpha = alpha
def forward(self, x):
return torch.max(self.alpha * x, x)
```
以上代码中,alpha的值可以根据具体情况进行调整。
相关问题
torch手写leakyrelu
Torch中的LeakyReLU是一种激活函数,它在输入小于零时引入一个小的负斜率,以解决传统ReLU函数在负数区域出现的死亡神经元问题。LeakyReLU函数的定义如下:
```
f(x) = max(0, x) + negative_slope * min(0, x)
```
其中,`x`是输入,`negative_slope`是负斜率参数,通常取一个小的正数,比如0.01。当`x`大于等于零时,函数值等于`x`;当`x`小于零时,函数值等于`negative_slope * x`。
使用Torch实现LeakyReLU可以通过torch.nn.LeakyReLU类来完成。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建LeakyReLU实例
leakyrelu = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01)
# 输入数据
input = torch.randn(10)
# 使用LeakyReLU激活函数
output = leakyrelu(input)
print(output)
```
这段代码中,我们首先创建了一个LeakyReLU实例,并指定了负斜率参数为0.01。然后,我们生成了一个大小为10的随机输入数据,并将其传入LeakyReLU激活函数中进行处理。最后,打印输出结果。
手写leakyrelu的实现函数
好的,LeakyReLU的实现如下:
```
import torch
class LeakyReLU(torch.nn.Module):
def __init__(self, negative_slope=0.01, inplace=False):
super(LeakyReLU, self).__init__()
self.negative_slope = negative_slope
self.inplace = inplace
def forward(self, x):
if self.inplace:
x = x.relu_()
else:
x = x.relu()
min_val = x.new_tensor(0.0).fill_(self.negative_slope)
return torch.max(x, min_val)
```
注意,LeakyReLU是ReLU的一种改良,它可以解决ReLU在输入为负数时出现的死区问题,具体实现就是在负数区域设定一个小的斜率。
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