Elu¶
Elu - 22¶
版本¶
名稱: Elu (GitHub)
網域:
main
since_version:
22
函式:
True
支援層級:
SupportType.COMMON
形狀推論:
True
此版本的運算子自版本 22 起可用。
摘要¶
Elu 接受一個輸入資料 (Tensorf(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0
, f(x) = x for x >= 0
. 會逐個元素地應用於張量。
函式主體¶
此運算子的函式定義。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
Elu <alpha>(X) => (Y)
{
Alpha = Constant <value_float: float = @alpha> ()
AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
Zero = Constant <value: tensor = float {0}> ()
ZeroCast = CastLike (Zero, X)
One = Constant <value: tensor = float {1}> ()
OneCast = CastLike (One, X)
XLessThanZero = Less (X, ZeroCast)
ExpX = Exp (X)
ExpXSubOne = Sub (ExpX, OneCast)
AlphaMulExpXSubOne = Mul (AlphaCast, ExpXSubOne)
Y = Where (XLessThanZero, AlphaMulExpXSubOne, X)
}
屬性¶
alpha - FLOAT (預設為
'1.0'
)ELU 的係數。
輸入¶
X (異質) - T
一維輸入張量
輸出¶
Y (異質) - T
一維輸出張量
型別限制¶
T 屬於 (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
)將輸入和輸出型別限制為浮點數張量。
Elu - 6¶
版本¶
名稱: Elu (GitHub)
網域:
main
since_version:
6
函式:
True
支援層級:
SupportType.COMMON
形狀推論:
True
此版本的運算子自版本 6 起可用。
摘要¶
Elu 接受一個輸入資料 (Tensorf(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0
, f(x) = x for x >= 0
. 會逐個元素地應用於張量。
函式主體¶
此運算子的函式定義。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
Elu <alpha>(X) => (Y)
{
Alpha = Constant <value_float: float = @alpha> ()
AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
Zero = Constant <value: tensor = float {0}> ()
ZeroCast = CastLike (Zero, X)
One = Constant <value: tensor = float {1}> ()
OneCast = CastLike (One, X)
XLessThanZero = Less (X, ZeroCast)
ExpX = Exp (X)
ExpXSubOne = Sub (ExpX, OneCast)
AlphaMulExpXSubOne = Mul (AlphaCast, ExpXSubOne)
Y = Where (XLessThanZero, AlphaMulExpXSubOne, X)
}
屬性¶
alpha - FLOAT (預設為
'1.0'
)ELU 的係數。
輸入¶
X (異質) - T
一維輸入張量
輸出¶
Y (異質) - T
一維輸出張量
型別限制¶
T 屬於 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
)將輸入和輸出型別限制為浮點數張量。
Elu - 1¶
版本¶
名稱: Elu (GitHub)
網域:
main
since_version:
1
函式:
False
支援層級:
SupportType.COMMON
形狀推論:
False
此版本的運算子自版本 1 起可用。
摘要¶
Elu 接受一個輸入資料 (Tensorf(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0
, f(x) = x for x >= 0
. 會逐個元素地應用於張量。
屬性¶
alpha - FLOAT (預設為
'1.0'
)ELU 的係數預設為 1.0。
consumed_inputs - INTS :
舊版最佳化屬性。
輸入¶
X (異質) - T
一維輸入張量
輸出¶
Y (異質) - T
一維輸入張量
型別限制¶
T 屬於 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
)將輸入和輸出型別限制為浮點數張量。