推荐答案
在 PyTorch 中，torch.nn.ReLU 是一个常用的激活函数，用于在神经网络中引入非线性。以下是如何使用 torch.nn.ReLU 的示例代码：
-- -------------------- ---- -------
------ -----
------ -------- -- --
- ------------
----- ---------------------
--- ---------------
---------------- ----------------
-------- - ------------- --
--------- - ---------
--- ------------- ---
- - -----------
- - ------------
------ -
- ------
----- - -----------
- ----
---------- - -------------- ---
- ----
------ - -----------------
-------------本题详细解读
1. torch.nn.ReLU 的作用
torch.nn.ReLU 是 PyTorch 中的一个激活函数，全称为 Rectified Linear Unit（修正线性单元）。它的数学表达式为：
[ \text{ReLU}(x) = \max(0, x) ]
ReLU 函数将所有负值置为 0，而正值保持不变。这种非线性特性使得神经网络能够学习复杂的模式。
2. 使用 torch.nn.ReLU 的步骤
- 定义网络层：在
__init__方法中定义网络层时，可以使用nn.ReLU()来创建一个 ReLU 激活函数实例。 - 前向传播：在
forward方法中，将 ReLU 激活函数应用到网络层的输出上。
3. 代码解析
nn.Linear(10, 5)：定义了一个全连接层，输入维度为 10，输出维度为 5。nn.ReLU()：创建了一个 ReLU 激活函数实例。forward方法：在forward方法中，首先通过全连接层fc1处理输入数据x，然后将结果传递给 ReLU 激活函数。
4. 输入与输出
- 输入：
input_data是一个形状为(1, 10)的张量，表示一个批次大小为 1 的 10 维输入。 - 输出：
output是一个形状为(1, 5)的张量，表示经过全连接层和 ReLU 激活函数处理后的结果。
通过这种方式，torch.nn.ReLU 可以很容易地集成到神经网络中，帮助模型学习非线性特征。