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