prelu激活函数pytorch代码实现

以下是Prelu激活函数的PyTorch代码实现：

import torch.nn.functional as F

class PreluActivation(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super(PreluActivation, self).__init__()
        self.num_parameters = num_parameters
        self.weight = nn.Parameter(torch.ones(num_parameters)*init)

    def forward(self, x):
        return F.prelu(x, self.weight)

在该代码中，我们定义了一个名为“PreluActivation”的PyTorch模块，该模块继承自nn.Module。我们可以通过指定num_parameters参数来设置PReLU激活函数的参数数量。默认情况下，参数初始化为0.25。

在forward函数中，我们将输入x与参数weight作为参数传递给F.prelu()函数，该函数将应用PReLU激活函数并返回结果。注意，参数weight是我们在模块初始化时定义的PyTorch参数。

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prelu激活函数pytorch代码

下面是Prelu激活函数的Pytorch代码实现：

import torch.nn as nn

class Prelu(nn.Module):
def __init__(self):
super(Prelu, self).__init__()
self.alpha = nn.Parameter(torch.FloatTensor(1), requires_grad=True)
self.alpha.data.fill_(0.25)

def forward(self, x):
return torch.max(self.alpha*x, x)

prelu激活函数的pytorch代码表示

在PyTorch中，可以使用以下代码定义PReLU激活函数：

import torch.nn.functional as F

class PReLU(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super(PReLU, self).__init__()
        self.alpha = nn.Parameter(torch.Tensor(num_parameters).fill_(init))

    def forward(self, x):
        pos = F.relu(x)
        neg = self.alpha * (x - abs(x)) * 0.5
        return pos + neg

在这个代码中，我们定义了一个名为PReLU的类，它接受两个参数：num_parameters和init。num_parameters表示alpha参数的数量，init表示alpha参数的初始值。在forward方法中，我们首先使用F.relu函数计算x的正值部分，然后使用alpha参数计算x的负值部分，最后将它们相加并返回结果。