tf.nn.relu(features, name = None)
这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。
import tensorflow as tf
a = tf.constant([-1.0, 2.0])
with tf.Session() as sess:
b = tf.nn.relu(a)
print sess.run(b)
以上程序输出的结果是:[0. 2.]
作者:柒月
tf.nn.relu(features, name = None)
这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。
import tensorflow as tf
a = tf.constant([-1.0, 2.0])
with tf.Session() as sess:
b = tf.nn.relu(a)
print sess.run(b)
以上程序输出的结果是:[0. 2.]
作者:柒月
学习深度学习很长一段时间的时间了,也学习了CNN网络,可是总是对卷积核的实际计算不是太了解,按照很多的讲解都是讲解paddin
。
nn.ReLU()与F.relu()的区别
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