mindspore.mint.nn.functional.relu

mindspore.mint.nn.functional.relu(input, inplace=False)

对输入Tensor逐元素计算线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit）值。

返回 \(\max(input,\ 0)\) 的值。负值神经元将被设置为0，正值神经元将保持不变。

\[ReLU(input) = (input)^+ = \max(0, input)\]

ReLU激活函数图：

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor。

• inplace (bool, 可选) - 是否采用原地更新模式，默认值为 False。

返回：

Tensor，其shape和数据类型与输入一致。

异常：

• TypeError - input 的数据类型不是数值型。

• TypeError - input 不是Tensor。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([[-1.0, 4.0, -8.0], [2.0, -5.0, 9.0]]), mindspore.float32)
>>> output = mint.nn.functional.relu(input)
>>> print(output)
[[0. 4. 0.]
 [2. 0. 9.]]