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mindspore.nn.PReLU

class mindspore.nn.PReLU(channel=1, w=0.25)

逐元素计算PReLU（PReLU Activation Operator）激活函数。

公式定义为：

$$PReLU(x_i)=max(0,x_i)+w\ast min(0,x_i),$$

其中 $x_i$ 是输入的Tensor。

这里 $w$ 是一个可学习的参数，默认初始值0.25。

当带参数调用时每个通道上学习一个 $w$ 。如果不带参数调用时，则将在所有通道中共享单个参数 $w$ 。

PReLU函数图：

参数：

• channel (int) - 可训练参数 $w$ 的数量。它可以是int，值是1或输入Tensor x 的通道数。默认值： 1 。

• w (Union[float, list, Tensor]) - 参数的初始值。它可以是float、float组成的list或与输入Tensor x 具有相同数据类型的Tensor。默认值： 0.25 。

输入：

• x (Tensor) - PReLU的输入Tensor，其shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任意的额外维度，数据类型为float16或float32。

输出：

Tensor，数据类型和shape与 x 相同。

异常：

• TypeError - channel 不是int。

• TypeError - w 不是float、float组成的list或float Tensor。

• TypeError - x 的数据类型既不是float16也不是float32。

• ValueError - x 是Ascend上的0-D或1-D Tensor。

• ValueError - channel 小于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>> import numpy as np
>>> x = Tensor(np.array([[[[0.1, 0.6], [0.9, 0.9]]]]), mindspore.float32)
>>> prelu = nn.PReLU()
>>> output = prelu(x)
>>> print(output)
[[[[0.1 0.6]
   [0.9 0.9]]]]