nn.functional.leaky_relu的源码解读

`nn.functional.leaky_relu` 是 PyTorch 中的一个函数，用于实现带有 LeakyReLU 激活函数的神经网络层。LeakyReLU 是一种修正线性单元（ReLU）的变体，其在输入小于 0 时不会返回 0，而是返回输入的一小部分，通常为 0.01。

下面是 `nn.functional.leaky_relu` 的源码解读：

def leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False):
    if inplace:
        return torch._C._nn.leaky_relu_(input, negative_slope)
    return torch._C._nn.leaky_relu(input, negative_slope)

这个函数接受三个参数：

- `input`：输入张量。
- `negative_slope`：负斜率系数，通常为 0.01。
- `inplace`：是否进行原地操作。

在函数内部，首先判断是否需要进行原地操作。如果 `inplace` 为 True，那么就直接调用 C++ 实现的 `leaky_relu_` 函数进行原地操作。否则，调用 C++ 实现的 `leaky_relu` 函数进行非原地操作。

在实现上，`leaky_relu` 函数首先将输入张量 `input` 中小于 0 的元素乘以 `negative_slope`，然后将结果返回。如果 `inplace` 为 True，则直接对 `input` 进行原地修改。

总结一下，`nn.functional.leaky_relu` 的实现非常简单，可以直接调用 C++ 实现的函数，实现了 LeakyReLU 激活函数的功能。