prelu¶

paddle.nn.functional. prelu ( x, weight, data_format='NCHW', name=None ) [源代码] ¶

prelu 激活层（PRelu Activation Operator）。计算公式如下：

\[prelu(x) = max(0, x) + weight * min(0, x)\]

其中，\(x\) 和 weight 为输入的 Tensor

参数¶

x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float32、float64。

weight (Tensor) - 可训练参数，数据类型同``x`` 一致，形状支持：[]、[1] 或者 [in]，其中`in`为输入的通道数。

data_format (str，可选) – 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是 "NC", "NCL", "NCHW", "NCDHW", "NLC", "NHWC" 或者 "NDHWC"。默认值："NCHW"。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，数据类型和形状同 x 一致。

代码示例¶

          import paddle
import paddle.nn.functional as F

data = paddle.to_tensor([[[[-2.0,  3.0, -4.0,  5.0],
                   [ 3.0, -4.0,  5.0, -6.0],
                   [-7.0, -8.0,  8.0,  9.0]],
                  [[ 1.0, -2.0, -3.0,  4.0],
                   [-5.0,  6.0,  7.0, -8.0],
                   [ 6.0,  7.0,  8.0,  9.0]]]], dtype='float32')

w = paddle.to_tensor([0.25], dtype='float32')
out = F.prelu(data, w)
print(out)
# [[[[-0.5 ,  3.  , -1.  ,  5.  ],
#    [ 3.  , -1.  ,  5.  , -1.5 ],
#    [-1.75, -2.  ,  8.  ,  9.  ]],
#   [[ 1.  , -0.5 , -0.75,  4.  ],
#    [-1.25,  6.  ,  7.  , -2.  ],
#    [ 6.  ,  7.  ,  8.  ,  9.  ]]]]

         