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这篇文章将为大家详细讲解有关PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
 
class AlexNet_1(nn.Module):
 
  def __init__(self, num_classes=n):
    super(AlexNet, self).__init__()
    self.features = nn.Sequential(
      nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
      nn.BatchNorm2d(64),
      nn.ReLU(inplace=True),
     )
 
  def forward(self, x):
    x = self.features(x)
 
class AlexNet_2(nn.Module):
 
  def __init__(self, num_classes=n):
    super(AlexNet, self).__init__()
    self.features = nn.Sequential(
      nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
      nn.BatchNorm2d(64),
     )
 
  def forward(self, x):
    x = self.features(x)
    x = F.ReLU(x)

本文名称：PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别是什么-创新互联
本文来源：http://whjierui.cn/article/cdgdos.html