thresholded_relu¶
逐元素计算 ThresholdedRelu激活函数。
\[\begin{split}out = \left\{\begin{matrix} x, &if x > threshold\\ 0, &otherwise \end{matrix}\right.\end{split}\]
- 参数：
-
x (Variable) -ThresholdedRelu Op 的输入，多维 Tensor 或 LoDTensor，数据类型为 float32，float64。
threshold (float，可选)-激活函数的 threshold 值，如 threshold 值为 None，则其值为 1.0。
- 返回：
-
多维 Tensor 或 LoDTensor, 数据类型为 float32 或 float64， 和输入 x 的数据类型相同，形状和输入 x 相同。
- 返回类型：
-
Variable
代码示例：
# 静态图使用
import numpy as np
from paddle import fluid
x = fluid.data(name="x", shape=(-1, 3), dtype="float32")
y = fluid.layers.thresholded_relu(x, threshold=0.1)
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
start = fluid.default_startup_program()
main = fluid.default_main_program()
data = np.random.randn(2, 3).astype("float32")
exe.run(start)
y_np, = exe.run(main, feed={"x": data}, fetch_list=[y])
data
# array([[ 0.21134382, -1.1805999 , 0.32876605],
# [-1.2210793 , -0.7365624 , 1.0013918 ]], dtype=float32)
y_np
# array([[ 0.21134382, -0. , 0.32876605],
# [-0. , -0. , 1.0013918 ]], dtype=float32)
# 动态图使用
import numpy as np
from paddle import fluid
import paddle.fluid.dygraph as dg
data = np.random.randn(2, 3).astype("float32")
place = fluid.CPUPlace()
with dg.guard(place) as g:
x = dg.to_variable(data)
y = fluid.layers.thresholded_relu(x, threshold=0.1)
y_np = y.numpy()
data
# array([[ 0.21134382, -1.1805999 , 0.32876605],
# [-1.2210793 , -0.7365624 , 1.0013918 ]], dtype=float32)
y_np
# array([[ 0.21134382, -0. , 0.32876605],
# [-0. , -0. , 1.0013918 ]], dtype=float32)