比较与tf.nn.relu的功能差异

tf.nn.relu

tf.nn.relu(features, name=None) -> Tensor

更多内容详见tf.nn.relu。

mindspore.nn.ReLU

class mindspore.nn.ReLU()(x) -> Tensor

更多内容详见mindspore.nn.ReLU。

差异对比

TensorFlow：ReLU激活函数。

MindSpore：MindSpore此算子实现功能与TensorFlow一致，参数名不同，且算子需要先实例化。

分类	子类	TensorFlow	MindSpore	差异
参数	参数1	features	x	功能一致，参数名不同
	参数2	name	-	不涉及

代码示例

两API实现功能一致，但TensorFlow该算子是函数式的，可以直接接受输入。MindSpore中需要先实例化。

# TensorFlow
import tensorflow as tf

x = tf.constant([[-1.0, 2.2], [3.3, -4.0]], dtype=tf.float16)
out = tf.nn.relu(x).numpy()
print(out)
# [[0.  2.2]
#  [3.3 0. ]]

# MindSpore
import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
import numpy as np

x = Tensor(np.array([[-1.0, 2.2], [3.3, -4.0]]), mindspore.float16)
relu = nn.ReLU()
output = relu(x)
print(output)
# [[0.  2.2]
#  [3.3 0. ]]