torch.nn.functional.relu作用

时间: 2023-04-26 16:00:46 浏览: 120
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PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

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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。
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pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

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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...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。

逐字解释下列代码：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 256) self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 15) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 64 * 4 * 4) x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x net = Net()

这段代码定义了一个名为Net的类，继承自torch.nn.Module类。该类有两个方法：__init__和forward。 __init__方法是Net类的构造函数，它调用了torch.nn.Module类的构造函数，并定义了六个网络层：三个卷积层（Conv2d...

torch.nn.functional.relu

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x = torch.nn.functional.relu(self.mp1(self.conv1(x))) 是什么意思

这是一个深度学习中的代码，在神经网络中，x是输入，经过卷积和最大池化后，应用了ReLU激活函数...具体来说，torch.nn.functional.relu表示ReLU激活函数，self.conv1表示第一层卷积层，self.mp1表示第一层最大池化层。

def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

接着，将GAT第一层的输出通过ReLU激活函数进行非线性变换，并使用dropout进行随机失活，以避免过拟合。最后再次将节点的特征向量和位置信息向量进行拼接，然后将其作为输入传递到第二层GAT网络中，重复前面的操作。...

import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils. data import DataI oader 补全代码

import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据预处理 transform = ...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这段代码出现了一个错误，具体错误信息是 'tuple' object has no attribute 'size'。这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func ...

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torch.nn.functional提供了多种非线性激活函数，包括threshold、relu、relu6、elu、leaky_relu、prelu、rrelu、logsigmoid、softmax、log_softmax、tanh和sigmoid函数。这些函数可以用于神经网络的激活层，以引入非...

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在最新版本的PyTorch中，ReLU函数是在torch.nn模块中而不是torch.nn.functional中。你可以尝试修改你的导入语句，将其改为如下形式： python import torch.nn as nn # 使用ReLU函数 relu = nn.ReLU() 这样...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')报错RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]怎么修改？

x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc...

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