mindspore.ops.prelu

mindspore.ops.prelu(x, weight)[源代码]

带参数的线性修正单元激活函数（Parametric Rectified Linear Unit activation function）。

Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification 描述了PReLU激活函数。定义如下：

\[prelu(x_i)= \max(0, x_i) + \min(0, w * x_i),\]

其中 \(x_i\) 是输入的一个通道的一个元素，w 是通道权重。

说明

Ascend不支持标量和一维Tensor的输入。

PReLU函数图：

../../_images/PReLU.png
参数：

  • x (Tensor) - 激活函数的输入Tensor。数据类型为float16或float32。shape为 \((N, *)\) ，其中 \(*\) 表示任意的附加维度。

  • weight (Tensor) - 权重Tensor。数据类型为float16或float32。 weight 只可以是Tensor，长度与输入x的通道数C相同。在GPU设备上，当输入为标量时，shape为 \((1,)\) 。

返回：

Tensor，其shape和数据类型与 x 相同。 有关详细信息，请参考 mindspore.nn.PReLU 。

异常：

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

  • TypeError - x 或 weight 不是Tensor。

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

  • ValueError - weight 不是1-D Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.arange(-6, 6).reshape((2, 3, 2)), mindspore.float32)
>>> weight = Tensor(np.array([0.1, 0.6, -0.3]), mindspore.float32)
>>> output = ops.prelu(x, weight)
>>> print(output)
[[[-0.60 -0.50]
  [-2.40 -1.80]
  [ 0.60  0.30]]
 [[ 0.00  1.00]
  [ 2.00  3.00]
  [ 4.0   5.00]]]