怎么调用nn里面selu函数

您可以使用以下代码调用nn里的selu函数：

import torch.nn as nn

# 定义一个自定义的神经网络层，包含selu函数
class CustomLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.activation = nn.SELU()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.activation(x)
        return x

在该自定义层中，我们使用nn.Linear定义了一个线性层，并使用nn.SELU定义了一个激活函数。 在forward函数中，我们按照顺序执行了线性函数和激活函数。这样，我们就可以在其他的神经网络结构中使用自定义层，并调用selu函数了。

相关问题

self.act = nn.SELU(inplace=True)

这是一个使用 SELU（Scaled Exponential Linear Unit）激活函数的操作。SELU激活函数是一种具有自归一化性质的激活函数，可以在神经网络中提供更好的稳定性和收敛性能。在这段代码中，它被应用于某个神经网络模型的某个层，通过设置 `inplace=True` 参数，可以直接在原始张量上计算，节省内存空间。

基于tensorflow,使用winograd算法，groupnormalization以及selu激活函数编写深度可分离卷积模块并给出代码示例

以下是使用tensorflow实现深度可分离卷积模块的示例代码：

import tensorflow as tf

def depthwise_separable_conv2d(inputs, num_filters, kernel_size, strides, padding='SAME', use_bias=True, activation=None):
    # Depthwise convolution
    depthwise_conv = tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, use_bias=use_bias)(inputs)
    bn1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(depthwise_conv)
    gn1 = tf.keras.layers.GroupNormalization(groups=32)(bn1)  # Use GroupNormalization instead of BatchNormalization
    activation1 = tf.keras.layers.Activation(tf.nn.selu)(gn1)  # Use SELU activation function
    
    # Pointwise convolution
    pointwise_conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=num_filters, kernel_size=1, strides=1, padding='SAME', use_bias=use_bias)(activation1)
    bn2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pointwise_conv)
    gn2 = tf.keras.layers.GroupNormalization(groups=32)(bn2)  # Use GroupNormalization instead of BatchNormalization
    activation2 = tf.keras.layers.Activation(tf.nn.selu)(gn2)  # Use SELU activation function
    
    if activation:
        return activation(activation2)
    else:
        return activation2

在这个示例中，我们使用了Winograd算法来加速卷积运算，并使用GroupNormalization代替BatchNormalization来规范化特征图，使用SELU作为激活函数。可以通过传递不同的参数来调整模块的行为，例如输入张量、输出通道数、卷积核大小、步幅大小、填充方式、是否使用偏置项和激活函数等等。