[Python] pytorch激活函数之relu函数介绍，使用场景和使用案例
ReLU（Rectified Linear Unit）是一个线性激活函数，它的输出是输入的最大值，无论输入是正数还是负数。当输入为负数时，输出为0。公式表示为：
ReLU(x) = max(0, x)ReLU函数的图形如下：
ReLU function在PyTorch中，可以使用torch.relu函数或者torch.nn.ReLU类来实现ReLU激活函数。
使用示例：
import torch
# 使用torch.relu函数
x = torch.tensor([-1, 2, -3, 4])
y = torch.relu(x)
print(y) # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])
# 使用torch.nn.ReLU类
relu_layer = torch.nn.ReLU()
print(relu_layer(x)) # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])ReLU函数在神经网络中通常用于隐藏层的激活函数，因为它能够实现平滑的激活边界，并且在正向传播时计算速度快，因此在深度学习模型中得到了广泛的应用。然而，随着研究的深入，研究者发现当神经元的输入为负数时，ReLU会“kill”掉信号，这可能会导致一些信息的丢失。因此，研究者提出了一些ReLU的变体，如LeakyReLU、ParametricReLU、ELU等，来尝试解决这个问题。
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