Relu
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
수정된 선형 계산: 'max(features, 0)'.
참조: https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks) 사용 예: >>> tf.nn.relu([-2., 0., -0., 3.]).numpy() 배열([ 0., 0., -0., 3.], dtype=float32)
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
출력 <T> | |
출력 <T> | |
static <T는 TType을 확장합니다. > Relu <T> | 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 기능) 새로운 Relu 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수값: "Relu"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static Relu <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> 기능)
새로운 Relu 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
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최종 업데이트: 2024-10-31(UTC)
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