Hardtanh

class torch.nn.Hardtanh(min_val=-1.0, max_val=1.0, inplace=False, min_value=None, max_value=None) [исходный код]

Поэлементно применяет функцию HardTanh.

Функция HardTanh определяется следующим образом:

$$\text{HardTanh}(x) = \begin{cases} \text{max\_val} & \text{ if } x > \text{ max\_val } \\ \text{min\_val} & \text{ if } x < \text{ min\_val } \\ x & \text{ otherwise } \\ \end{cases}$$

Параметры:

• min_val (float) – минимальное значение диапазона линейной области. По умолчанию: -1
• max_val (float) – максимальное значение диапазона линейной области. По умолчанию: 1
• inplace (bool) – операция может выполняться на месте. По умолчанию: False

Ключевые аргументы min_value и max_value устарели и заменены на min_val и max_val.

Форма:

• Входные данные: $(*)$, где $*$ означает любое количество измерений.
• Выходные данные: $(*)$, форма совпадает с формой входных данных.

Примеры:

>>> m = nn.Hardtanh(-2, 2)
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)

extra_repr() [исходный код]

Возвращает дополнительное представление модуля.

Тип возвращаемого значения:

str

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor