tensorflow的tf.nn.relu()函数

最新推荐文章于 2025-03-21 11:56:47 发布

rdc01234

最新推荐文章于 2025-03-21 11:56:47 发布

阅读量1.3w

点赞数 6

分类专栏： tensorflow

本文链接：https://blog.csdn.net/Random_R/article/details/80523265

版权

tensorflow 专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

本文介绍了ReLU激活函数的基本原理及其实现方法。通过TensorFlow代码示例展示了如何使用ReLU函数，并给出了具体的输出结果。此外，还提供了ReLU函数的图形表示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变，小于0的数置为0

import tensorflow as tf

a = tf.constant([-2,-1,0,2,3])
with tf.Session() as sess:
 	print(sess.run(tf.nn.relu(a)))

结果是

[0 0 0 2 3]

又如

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[-2,-4],[4,-2]])
with tf.Session() as sess:
 	print(sess.run(tf.nn.relu(a)))

输出结果为

[[0 0]
 [4 0]]

relu的图像是这样的(下载自百度)

这样做的目的我目前不清楚。

激活函数的一些介绍

激活函数的百度百科

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

rdc01234

关注关注

6
点赞
踩
20

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

TensorFlow编写relu函数

qq_35358021的博客

11-30

1186

relu函数：tf.nn.relu() 隐藏层用relu作为激活函数 hidden_layer = tf.add(tf.matmul(features,hidden_weights),hidden_biases) hidden_layer = tf.nn.relu(hidden_layer) output = tf.add(tf.matmul(hidden_layer,output_weight...

ReLu(Rectified Linear Units)激活函数

weixin_34167043的博客

04-24

2053

论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper）起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性传统Sigmoid系激活函数传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在。从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

TF-激活函数 tf.nn.relu 介绍

weixin_30780649的博客

06-04

856

tf.nn.relu(features, name = None) 这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。 import tensorflow as tf a = tf.constant([-1.0, 2.0]) with tf.Session() as sess: b = tf.nn.rel...

【漫话机器学习系列】152.ReLU激活函数（ReLU Activation Function）

最新发布

IT古董

03-21

1406

在深度学习中，激活函数（Activation Function）是神经网络中的关键组成部分，它赋予了神经网络非线性能力，使得模型能够学习复杂的数据模式和特征。其中，修正线性单元（Rectified Linear Unit, ReLU）是目前最流行的激活函数之一，广泛应用于深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）等架构中。

tensorflow Relu激活函数

weixin_30681615的博客

07-21

334

1、Relu激活函数 Relu激活函数（The Rectified Linear Unit）表达式为：f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf input_data = tf.constant( [[0, 10, ...

tf.nn.relu()函数

张飞的博客

04-22

1797

介绍线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。函数图像根据下图我们可以看到，在y轴左侧的函数值全为0，在y轴右侧的值为其本身，所以这个函数就是将一个张量中的所有特征值为负的重置为0，正值不变。使用 tf.nn.relu( features, name=None ) 参数含义参数名称具体含义 feat

对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

09-17

在TensorFlow中，`tf.nn.conv1d`和`layers.conv1d`都是用于执行一维卷积操作的函数，但它们在实现细节和使用上存在一些差异。这篇文章将深入探讨这两个函数的区别，并帮助理解它们在构建一维卷积神经网络（1D CNN）...

TensorFlow tf.nn库

qq_42805483的博客

08-02

850

tf API：网络构建模块tf.nn，tf.layers， tf.contrib

01-06

在使用tensorflow构建神经网络时，经常看到tf.nn，tf.layers，tf.contrib这三个模块，它们有很多函数的功能是相同的，部分可以混用，这就导致使用者很容易被迷惑，本文在此做一下笔记以理清思路。 tf.nn：用于原始...

torch.nn.LeakyReLU()和tf.nn.relu区别

12-03

`torch.nn.ReLU()` 和 `tf.nn.relu()` 都是激活函数，但它们之间存在一些不同： 1. **定义**[^1]: ```python import torch leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU() ``` 在PyTorch中，Leaky ReLU（也称为leaky ...

tensorflow中与torch.nn.LeakyReLU()等效的函数是什么

12-03

在TensorFlow中，与PyTorch的`nn.LeakyReLU()`函数等效的是`tf.nn.leaky_relu()`函数。它允许设置负斜率（negative slope），这与Leaky ReLU的特性相符。如果你想要执行in-place操作（即直接修改输入而不是创建新的...

tf.nn.relu()函数的使用

qq_41155524的博客

09-16

2260

tf.nn.relu()函数的使用 relu()函数是线性整流函数，又称为修正线性单元 tf.nn.relu()函数的作用是：输入小于0的值，幅值为0，输入大于0的值则不变。 # tf.nn.relu()函数的使用 import tensorflow as tf a = tf.constant([-1.0,2.0,-3.6]) with tf.compat.v1.Session() as sess...

tf.nn.relu()用法总结

silent1cat的博客

08-30

6429

概述 relu称为线性整流函数(修正线性单元)，tf.nn.relu()用于将输入小于0的值增幅为0，输入大于0的值不变。用法 tf.nn.relu(features, name=None) 例子 import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() sess = tf.compat.v1.Session() a = tf.constant([-1.0,2.0]) a = tf.nn.relu(a) print(sess.run(

tensorflow卷积神经网络详解-函数详解

诚朴勇毅

10-08

599

对一些重要的函数进行解释，加深自己的认识。 1、reshape函数下面举个例子来看看，以mnist数据集为例，下面首先是读入数据集 #读取mnist中的一个数据 from __future__ import division,print_function import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #Import MNIST data from tensorflow.examples.tuto

TensorFlow中的激活函数

BBJG_001的博客

02-10

2025

原文地址分类目录——TensorFlow 我的一点理解在某种意义上讲，深度学习=神经网络是一个多层处理的过程 x0 -> y_1=f(Wx0) -> y_2=f(Wx1) -> y_3=f(Wx2) -> . . . -> y=f(Wx(n-1)) 其中每一层先进行一轮“直”（线性的）的操作：y。=Wx，就是个加权，y。中的每一个数据都是对x中所有数据的一个...

深入探讨 ReLU 函数：引言、实现及应用

weixin_55939638的博客

08-15

1018

ReLU（Rectified Linear Unit）是一种非线性激活函数，其定义非常简单。ReLU 函数对输入进行线性修正：如果输入值大于零，则直接输出该值；如果输入值小于或等于零，则输出零。数学上可以表示为：这个简单的定义带来了很多优势，使得 ReLU 在深度学习中广泛使用。

算法基础---ReLU激活函数及其变种

热门推荐

putiancaijunyu的专栏

01-24

1万+

1 ReLU激活函数提出的背景 1）降低计算量。早期使用的sigmoid函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多； 2）解决梯度消失的问题对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息...

深度学习入门之ReLU的权重初始值

weixin_46713695的博客

03-03

2899

Xavier 初始值是以【激活函数是线性函数】为前提而推导出来的。因sigmoid函数和tanh函数左右对称，且中央附近可以视作线性函数，所以适合使用 Xavier 初始值。但当激活函数使用 ReLU 时，一般推荐使用 ReLU 专用的初始值，也就是 Kaiming He 等人推荐的初始值，也称为“He 初始值”。当前一层的节点数为n时，He 初始值使用标准差为的高斯分布。当 Xavier 初始值是时，（直观上）可以解释为，因为 ReLU 的负值区域的值为 0...

神经网络及其相关知识

m0_62921128的博客

03-11

1836

神经网络的基本概念

tf.nn.relu

12-03

`tf.nn.relu()`是TensorFlow库中的函数，它代表线性整流（Rectified Linear Unit）激活函数，常用于神经网络中。ReLU函数的作用是将输入向量中小于0的元素设置为0，而大于等于0的元素保持不变，有助于防止神经元死亡（梯度消失问题）。以下是其基本用法：用法: ```python import tensorflow as tf # 创建一个张量 a = tf.constant([-1.0, 2.0]) # 应用ReLU激活 a_relu = tf.nn.relu(a) # 运行会话并打印结果 with tf.compat.v1.Session() as sess: output = sess.run(a_relu) print(output) # 输出: [0., 2.] ``` 这里，`tf.nn.relu(a)`将-1.0映射到0，而2.0保持不变。而对于更复杂的结构，如全连接层，可以使用`tf.nn.relu_layer(x, weights, biases)`，它接受输入`x`，权重矩阵`weights`和偏置项`biases`作为参数，同样实现ReLU激活，但适用于多维输入和可学习的参数。不过这个函数在TensorFlow 2.x版本之后已被弃用，推荐直接使用`tf.keras.layers.ReLU()`代替。[^1]