torch.nn.Hardtanh
原型
CLASS torch.nn.Hardtanh(min_val=- 1.0, max_val=1.0, inplace=False, min_value=None, max_value=None)
参数
- min_val ([float]) – 线性区域的最小值，默认为 -1
- max_val ([float]) – 线性区域的最大值，默认为 1
- inplace ([bool]) – 默认为 False
torch.nn.Hardtanh 是 PyTorch 中的一个类，用于实现一个带有固定边界的硬性切割激活函数（HardTanh）。HardTanh 函数对输入进行逐元素操作，并将大于上边界值的输入截断为上边界值，将小于下边界值的输入截断为下边界值，处于边界值之间的输入保持不变。
HardTanh 的定义如下：
HardTanh(x) = max(min_val, min(max_val, x))
其中 min_val 和 max_val 分别是下边界值和上边界值。
使用 torch.nn.Hardtanh 类可以方便地在神经网络模型中引入 HardTanh 激活函数。以下是一个简单的示例：
在上述示例中，我们首先创建了一个大小为 5 的输入张量 x，然后实例化了 nn.Hardtanh，并将其赋值给变量 hardtanh。接下来，我们调用 hardtanh 的 call 方法，对输入张量 x 进行 HardTanh 运算，得到输出张量 output。最后，我们打印输出张量的值。
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