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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.ReLUV2

class mindspore.ops.ReLUV2

线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit activation function）。

按元素返回 $max(x,0)$ 。特别说明，负数输出值会被修改为0，正数输出不受影响。

$$\text{ReLU}(x)=(x{)}^{+}=max(0,x)，$$

输入：

• input_x (Tensor) - 输入Tensor必须是4-D Tensor。

输出：

• output (Tensor) - 数据类型和shape与 input_x 的相同。

• mask (Tensor) - 保留输出，无实际意义。

异常：

• TypeError - input_x 不是Tensor。

• ValueError - input_x 的shape不是4-D。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> input_x = Tensor(np.array([[[[1, -2], [-3, 4]], [[-5, 6], [7, -8]]]]), mindspore.float32)
>>> relu_v2 = ops.ReLUV2()
>>> output, _= relu_v2(input_x)
>>> print(output)
[[[[1. 0.]
   [0. 4.]]
  [[0. 6.]
   [7. 0.]]]]