forked from huawei/mindspore2022
36 lines
1.4 KiB
ReStructuredText
36 lines
1.4 KiB
ReStructuredText
mindspore.ops.PReLU
|
||
===================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.ops.PReLU()
|
||
|
||
带参数的线性修正单元激活函数(Parametric Rectified Linear Unit activation function)。
|
||
|
||
`Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification <https://arxiv.org/abs/1502.01852>`_ 描述了PReLU激活函数。定义如下:
|
||
|
||
.. math::
|
||
prelu(x_i)= \max(0, x_i) + \min(0, w * x_i),
|
||
|
||
其中 :math:`x_i` 是输入的一个通道的一个元素,`w` 是通道权重。
|
||
|
||
.. note::
|
||
|
||
Ascend不支持标量和1维向量的输入x。
|
||
|
||
**输入:**
|
||
|
||
- **x** (Tensor) - 激活函数的输入Tensor。数据类型为float16或float32。shape为 :math:`(N, C, *)` ,其中 :math:`*` 表示任意的附加维度。
|
||
- **weight** (Tensor) - 权重Tensor。数据类型为float16或float32。weight只可以是向量,长度与输入x的通道数C相同。在GPU设备上,当输入为标量时,shape为1。
|
||
|
||
**输出:**
|
||
|
||
Tensor,数据类型与 `x` 的相同。
|
||
|
||
有关详细信息,请参考 :class:`mindspore.nn.PReLU` 。
|
||
|
||
**异常:**
|
||
|
||
- **TypeError** - `x` 或 `weight` 的数据类型既不是float16也不是float32。
|
||
- **TypeError** - `x` 或 `weight` 不是Tensor。
|
||
- **ValueError** - `x` 是Ascend上的0-D或1-D Tensor。
|
||
- **ValueError** - `weight` 不是1-D Tensor。
|