PReLU¶

class paddle.nn. PReLU ( num_parameters=1, init=0.25, weight_attr=None, data_format='NCHW', name=None ) [源代码] ¶

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

如果使用近似计算：

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

其中，\(x\) 为输入的 Tensor。

参数¶

num_parameters (int，可选) - 可训练`weight`数量，支持 2 种输入：1 - 输入中的所有元素使用同一个`weight`值；输入的通道数 - 在同一个通道中的元素使用同一个`weight`值。默认为 1。

init (float，可选) - `weight`的初始值。默认为 0.25。

weight_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

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。

形状¶

input：任意形状的 Tensor，默认数据类型为 float32。

output：和 input 具有相同形状的 Tensor。

代码示例¶

          >>> import paddle

>>> 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]]]])
...
>>> m = paddle.nn.PReLU(1, 0.25)
>>> out = m(data)
>>> print(out)
Tensor(shape=[1, 2, 3, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[[[-0.50000000,  3.        , -1.        ,  5.        ],
   [ 3.        , -1.        ,  5.        , -1.50000000],
   [-1.75000000, -2.        ,  8.        ,  9.        ]],
  [[ 1.        , -0.50000000, -0.75000000,  4.        ],
   [-1.25000000,  6.        ,  7.        , -2.        ],
   [ 6.        ,  7.        ,  8.        ,  9.        ]]]])

         