比较与tf.nn.relu的差异
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. ]]