pytorch中LN（LayerNorm）以及Relu和其变种的输出

主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化，以及数据使用relu，prelu，leakyrelu之后的变化。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(model, self).__init__()
        self.LN=nn.LayerNorm(10,eps=0,elementwise_affine=True)
        self.PRelu=nn.PReLU(init=0.25)
        self.Relu=nn.ReLU()
        self.LeakyReLU=nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01,inplace=False)
    def forward(self,input ):
        out=self.LN(input)
        print("LN:",out)
        out1=self.PRelu(out)
        print("PRelu:",out1)
        out2=self.Relu(out)
        print("Relu:",out2)
        out3=self.LeakyReLU(out)
        print("LeakyRelu:",out3)
        return out
tensor=torch.tensor([-0.9,0.1,0,-0.1,0.9,-0.4,0.9,-0.5,0.8,0.1])
net=model()
print(tensor)
net(tensor)

输出：

tensor([-0.9000,  0.1000,  0.0000, -0.1000,  0.9000, -0.4000,  0.9000, -0.5000,
         0.8000,  0.1000])
LN: tensor([-1.6906,  0.0171, -0.1537, -0.3245,  1.3833, -0.8368,  1.3833, -1.0076,
         1.2125,  0.0171], grad_fn=)
Relu: tensor([0.0000, 0.0171, 0.0000, 0.0000, 1.3833, 0.0000, 1.3833, 0.0000, 1.2125,
        0.0171], grad_fn=)
PRelu: tensor([-0.4227,  0.0171, -0.0384, -0.0811,  1.3833, -0.2092,  1.3833, -0.2519,
         1.2125,  0.0171], grad_fn=)
LeakyRelu: tensor([-0.0169,  0.0171, -0.0015, -0.0032,  1.3833, -0.0084,  1.3833, -0.0101,
         1.2125,  0.0171], grad_fn=)

从上面可以看出，这个LayerNorm的归一化，并不是将数据限定在0-1之间，也没有进行一个类似于高斯分布一样的分数，只是将其进行了一个处理，对应的数值得到了一些变化，相同数值的变化也是相同的。

Relu的则是单纯将小于0的数变成了0，减少了梯度消失的可能性

PRelu是一定程度上的保留了负值，根据init给的值。

LeakyRelu也是一定程度上保留负值，不过比较小，应该是根据negative_slope给的值。