module 'torch.nn' has no attribute 'FReLU'

在PyTorch中，`torch.nn`模块确实没有名为`FReLU`的属性。`FReLU`是一种激活函数，它是一种带有可学习参数的修正线性单元（ReLU）扩展。但是，目前PyTorch的`torch.nn`模块中没有直接提供`FReLU`激活函数。

如果你想使用`FReLU`激活函数，可以通过自定义一个新的模块来实现。以下是一个示例代码：

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

class FReLU(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(FReLU, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(in_channels)

    def forward(self, x):
        x1 = self.conv(x)
        x1 = self.bn(x1)
        x2 = F.relu(x)
        out = torch.max(x1, x2)
        return out

在这个示例中，我们定义了一个名为`FReLU`的自定义模块，它包含一个卷积层和一个批归一化层。在前向传播过程中，我们计算了两个分支的输出：一个是通过卷积和批归一化得到的结果，另一个是通过ReLU激活函数得到的结果。然后，我们使用`torch.max`函数将两个分支的输出进行逐元素的最大值操作，得到最终的输出。

希望对你有帮助！如果有任何进一步的问题，请随时提问。