PRelu

    • class PRelu(mode, input_shape=None, param_attr=None, dtype="float32")[源代码]

    计算公式如下：

    • 参数：
      • mode (str) - 权重共享模式。共提供三种激活方式：
    • channel (int，可选) - 通道数。该参数在mode参数为"channel"时是必须的。默认为None。
    • input_shape (int 或 list 或 tuple，可选) - 输入的维度。该参数在mode参数为"element"时是必须的。默认为None。
    • param_attr (ParamAttr, 可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 。
    • dtype (str, 可选) - 数据类型，可以为"float32"或"float64"。默认值："float32"。

    返回：无

    1. from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
    2. import numpy as np
    3.  
    4. inp_np = np.ones([5, 200, 100, 100]).astype('float32')
    5. with fluid.dygraph.guard():
    6.     inp_np = to_variable(inp_np)
    7.     prelu0 = fluid.PRelu(
    8.        mode='all',
    9.        param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=fluid.initializer.Constant(1.0)))
    10.     dy_rlt0 = prelu0(inp_np)
    11.        mode='channel',
    12.        channel=200,
    13.        param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=fluid.initializer.Constant(1.0)))
    14.     dy_rlt1 = prelu1(inp_np)
    15.     prelu2 = fluid.PRelu(
    16.        mode='element',
    17.        input_shape=inp_np.shape,
    18.        param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=fluid.initializer.Constant(1.0)))
    19.     dy_rlt2 = prelu2(inp_np)
    • weight

    本层的可学习参数，类型为