torch.nn.functional.relu

时间: 2023-04-25 15:05:36 浏览: 169
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PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

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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。
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

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pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

在forward() 方法中，可以使用 F.relu() 或 F.sigmoid() 等函数，它们是torch.nn.functional模块提供的函数，可以方便地应用各种激活函数。此外，还可以使用F.max_pool2d() 进行最大池化操作，以及其他...

torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relu的关系

torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relu都是PyTorch中的激活函数ReLU的实现方式，只是一个是作为一个类的形式实现，一个是作为一个函数的形式实现。它们在功能上没有区别，只是使用方式上略有不同。

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。

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...

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...

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。...

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。

下面这段代码的作用是什么def forward(self, data): hidden_representations = [] for sub_graph in data: features = sub_graph['features'] edges = sub_graph['edges'] gcn_representation = torch.nn.functional.relu(self.GCN_layers(edges, features)) hidden_representations.append(gcn_representation) hidden_representations = torch.cat(tuple(hidden_representations)) sub_graph_representation = hidden_representations.view(-1, self.number_of_nodes, self.args.gcn_out_channel) sub_graph_representation = self.dynamic_routing(sub_graph_representation) sub_graph_representation = sub_graph_representation.unsqueeze(dim=0) graph_representation = self.LSTM_layers(sub_graph_representation) prediction = self.dens_layers(graph_representation) prediction = torch.nn.functional.relu(prediction) prediction = prediction.squeeze(-1) return graph_representation, prediction

这段代码是一个PyTorch模型的前向传播函数。该模型接受一个包含多个子图的输入数据，每个子图有其自己的特征和边集合。模型将每个子图的特征和边集合作为输入，通过多层GCN（图卷积神经网络）编码特征，并将所有子图...

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

torch.nn.functional module provides various functions that can be used inside the neural network layers. For example, it provides functions for activation functions like ReLU, sigmoid, etc., pooling ...

torch.nn.functional和torch.nn

torch.nn.functional是另一个模块，它包含了一些非常常用的函数，如激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）、池化函数（如MaxPool、AvgPool等）以及损失函数（如交叉熵损失函数CrossEntropyLoss等）。这些函数可以直接...

torch.nn和torch.nn.functional的关系

torch.nn.functional模块包含了一些非学习参数的函数，用于定义神经网络的一些操作，如激活函数（如ReLU、sigmoid等）、池化操作、损失函数（如交叉熵损失函数）、归一化函数等。这些函数是无状态的，即它们不包含要...

torch.nn.functional和torch.nn的区别

而torch.nn.functional模块中包含的是一些通过类的方式无法实现的函数，比如ReLU、max_pool、dropout等，可以直接作用于Tensor上。此外，torch.nn中定义的层可以保存内部状态，适合用于需要多次调用的网络，而torch....

torch.nn.functional 的relu函数

torch.nn.functional中的relu函数是一个常用的激活函数，将输入的负值置为零，保持非负值不变。具体来说，relu函数的定义如下： relu(input, inplace=False) -> Tensor 其中，input是一个张量，表示输入的...

torch.nn.functional.leaky_relu

torch.nn.functional.leaky_relu是一个函数，用于实现带有泄漏性的ReLU函数，其输入是一个张量，输出也是一个张量。当输入小于0时，使用小于1的斜率，以避免ReLU造成的梯度消失问题。

把这段代码里的location_embedding_dim去掉class my_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads location_embedding_dim = 0 self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) 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

features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features...

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 ...

torch.nn.functional

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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