| 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 | 31 |
Tags
- ros2 foxy docker
- ros2 foxy tutorial
- foxy nav2
- ros2 튜토리얼 환경설정
- nav2 getting started
- Nav2 document
- ros2 튜토리얼
- nav2 development guides
- ros2 환경설정
- nav2 tutorial
- error
- humble 환경설정
- first-time robot setup guide
- 코드업
- Foxy tutorial
- ros2 development guides
- ros2 configuring environment
- Python
- CODEUP 6073
- ros2 remapping
- ROS FOXY 튜토리얼
- docker foxy
- nav2 dev contatiner
- nav2 튜토리얼
- CodeUp
- nav2 설치
- ros2 transformations 개념
- nav2 first-time robot setup guide
- humble development guides
- setting up transformations
Archives
- Today
- Total
목록pytorch 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