torch.nn.Linear和torch.nn.functional.relu

torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它可以实现输入张量和权重张量之间的线性变换，并加上偏置向量。它的作用是将输入张量投影到一个更高维度的空间中。

而torch.nn.functional.relu是PyTorch中的一个激活函数，它将所有负数输入变为0，而将正数输入保持不变。它的作用是引入非线性因素，帮助模型拟合非线性关系。

通常，我们会使用torch.nn.Linear层进行线性变换，然后使用torch.nn.functional.relu激活函数进行非线性变换，从而构建深度神经网络。

相关问题

torch.nn.functional.relu

torch.nn.functional.relu 是 PyTorch 中的一种激活函数，全称为 "Rectified Linear Unit"。它的作用是计算输入数据的非线性变换，具体来说，对于输入数据中的每个元素，如果该元素的值为正，则保留该值，否则将其设置为0。这样可以有效地防止神经网络中的梯度消失问题。

torch.nn.functional.relu作用

torch.nn.functional.relu的作用是实现ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，将输入的负值部分设为，保留正值部分不变。这个函数常用于神经网络中的隐藏层，可以增强模型的非线性特性，提高模型的表达能力和泛化能力。