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LibTorch之激活函数层

在LibTorch中，激活函数作为神经网络中的重要组成部分，通过非线性变换，使得模型能够捕捉复杂的模式。以下是对几种常用激活函数的简要说明。

一般使用

在LibTorch中，通常会在各层之间添加激活函数，以增强非线性特性。以下是一个通用的激活函数组织方式：

torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {      // 用于多种tensor操作      x = torch::relu(fc1->forward(x.reshape({x.size(0), 784})));      x = torch::dropout(x, /*p=*/0.5, /*train=*/is_training());      x = torch::relu(fc2->forward(x));      x = torch::log_softmax(fc3->forward(x), /*dim=*/1);      return x;  }

Relu激活函数

Relu（Rectified Linear Unit）激活函数是最常用的非线性激活函数之一。其特点是对于输入小于零的部分会被置零，而大于零的部分保持不变。LibTorch中可以通过以下方式使用Relu：

x = torch::relu(layer->forward(x));

log_softmax激活函数

Log Softmax函数通常用于最后的分类层，因为它能够将实数转换为对数概率分布。其使用方法如下：

x = torch::log_softmax(layer->forward(x), /*dim=*/1);

LeakyReLU激活函数

LeakyReLU激活函数与Relu类似，但其下降边缘坡度不为零。这意味着即使输入为负值，输出也不会完全为零。LeakyReLU的实现方式如下：

use torch::nn::LeakyReLU;  let leakyRelu = LeakyReLU {       name: "leakyrelu",       negative_slope: -0.1,       inplace: true,   };  x = leakyRelu (x);

通过以上方法，您可以在LibTorch中灵活选择和配置激活函数层，以实现不同网络架构的需求。

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