pytorch方法测试——激活函数（ReLU）

import torch
import torch.nn as nn

#inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出
m = nn.ReLU(inplace=True)
input = torch.randn(7)

print("输入处理前图片：")
print(input)

output = m(input)

print("ReLU输出：")
print(output)
print("输出的尺度：")
print(output.size())

print("输入处理后图片：")
print(input)

输出为：
输入处理前图片：
tensor([ 1.4940,  1.0278, -1.9883, -0.1871,  0.4612,  0.0297,  2.4300])
ReLU输出：
tensor([ 1.4940,  1.0278,  0.0000,  0.0000,  0.4612,  0.0297,  2.4300])
输出的尺度：
torch.Size([7])
输入处理后图片：
tensor([ 1.4940,  1.0278,  0.0000,  0.0000,  0.4612,  0.0297,  2.4300])
结论：
nn.ReLU(inplace=True)
inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出

参考:https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679991

无论是使用默认值还是True值对最终结果不会有影响