| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 |
Tags
- docker foxy
- ros2 remapping
- 22.04 ros2 설치
- ubuntu ros2 설치
- ros2 humble install
- ROS2 Humble 설치
- ros2 param set
- ros2 foxy docker
- nav2 행동트리
- ros2 튜토리얼
- Python
- ros2 foxy 튜토리얼
- ROS FOXY 튜토리얼
- error
- Nav2 document
- ros2 foxy parameters
- ros2 param list
- ros2 param get
- ros2 param dump
- nav2 behavior trees
- 코드업
- ros2 foxy understanding parameters
- CODEUP 6073
- ros2 param load
- Foxy tutorial
- nav2 doc behavior trees
- ros2 foxy tutorial
- CodeUp
- foxy nav2
- ubuntu humble 설치
Archives
- Today
- Total
목록토치 torch.nn.ReLU() (1)
BAN2ARU
[Python / Pytorch] torch.nn.ReLU()
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ReLU.html를 기반으로 작성하였음 CLASS torch.nn.ReLU(inplace=False) Rectified linear unit fuction을 element 별로 적용 $$ ReLU(x) = (x)^{+} = max(0,x) $$ Parameters inplace - 선택적으로 in-place에서 연산을 수행할 수 있으며, default는 False임. (만약 inplace=True로 설정하면 inpurt 들어온 것 자체에서 연산을 수행함) Shape Input : (*), 여기서 *는 임의의 dimension의 수를 의미함 Output : (*), input과 똑같은 shape임.
Language/Python
2022. 4. 21. 16:16