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)
Tensor(shape=[1, 2, 3, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[[-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.        ]]]])

         