ops

abs

  • paddle.fluid.layers.abs(x, name=None)
  • 绝对值激活函数。

ops - 图1

参数:

  • x - abs算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: abs算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.abs(data)

acos

  • paddle.fluid.layers.acos(x, name=None)
  • arccosine激活函数。

ops - 图2

  • 参数:
    • x - acos算子的输入返回: acos算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.acos(data)

asin

  • paddle.fluid.layers.asin(x, name=None)
  • arcsine激活函数。

ops - 图3

  • 参数:
    • x - asin算子的输入返回: asin算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.asin(data)

atan

  • paddle.fluid.layers.atan(x, name=None)
  • arctanh激活函数。

ops - 图4

  • 参数:
    • x - atan算子的输入返回: atan算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.atan(data)

ceil

  • paddle.fluid.layers.ceil(x, name=None)
  • 向上取整运算激活函数。

ops - 图5

参数:

  • x - Ceil算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Ceil算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.ceil(data)

cos

  • paddle.fluid.layers.cos(x, name=None)
  • Cosine余弦激活函数。

ops - 图6

参数:

  • x - cos算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Cos算子的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.cos(data)

cumsum

  • paddle.fluid.layers.cumsum(x, axis=None, exclusive=None, reverse=None)
  • 沿给定轴的元素的累加和。默认结果的第一个元素和输入的第一个元素一致。如果exlusive为真,结果的第一个元素则为0。

  • 参数:

    • x -累加操作符的输入
    • axis (INT)-需要累加的维。-1代表最后一维。[默认 -1]。
    • exclusive (BOOLEAN)-是否执行exclusive累加。[默认false]。
    • reverse (BOOLEAN)-若为true,则以相反顺序执行累加。[默认 false]。返回:累加器的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.cumsum(data, axis=0)

exp

  • paddle.fluid.layers.exp(x, name=None)
  • Exp激活函数(Exp指以自然常数e为底的指数运算)。

ops - 图7

参数:

  • x - Exp算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Exp算子的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.exp(data)

floor

  • paddle.fluid.layers.floor(x, name=None)
  • 向下取整运算激活函数。

ops - 图8

参数:

  • x - Floor算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Floor算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.floor(data)

hard_shrink

  • paddle.fluid.layers.hardshrink(_x, threshold=None)
  • HardShrink激活函数(HardShrink activation operator)

ops - 图9

  • 参数:
    • x - HardShrink激活函数的输入
    • threshold (FLOAT)-HardShrink激活函数的threshold值。[默认:0.5]返回:HardShrink激活函数的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[784])
  3. result = fluid.layers.hard_shrink(x=data, threshold=0.3)

logsigmoid

  • paddle.fluid.layers.logsigmoid(x, name=None)
  • Logsigmoid激活函数。

ops - 图10

  • 参数:
    • x - LogSigmoid算子的输入
    • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn返回: LogSigmoid算子的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.logsigmoid(data)

reciprocal

  • paddle.fluid.layers.reciprocal(x, name=None)
  • Reciprocal(取倒数)激活函数

ops - 图11

参数:

  • x - reciprocal算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Reciprocal算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.reciprocal(data)

round

  • paddle.fluid.layers.round(x, name=None)
  • Round取整激活函数。

ops - 图12

参数:

  • x - round算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Round算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.round(data)

rsqrt

  • paddle.fluid.layers.rsqrt(x, name=None)
  • rsqrt激活函数

请确保输入合法以免出现数字错误。

ops - 图13

参数:

  • x - rsqrt算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: rsqrt运算输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.rsqrt(data)

sigmoid

  • paddle.fluid.layers.sigmoid(x, name=None)
  • sigmoid激活函数

ops - 图14

参数:

  • x - Sigmoid算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Sigmoid运算输出.

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.sigmoid(data)

sin

  • paddle.fluid.layers.sin(x, name=None)
  • 正弦sine激活函数。

ops - 图15

参数:

  • x - sin算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Sin算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.sin(data)

softplus

  • paddle.fluid.layers.softplus(x, name=None)
  • softplus激活函数。

ops - 图16

  • 参数:
    • x - Softplus操作符的输入
    • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn返回:Softplus操作后的结果

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.softplus(data)

softshrink

  • paddle.fluid.layers.softshrink(x, name=None)
  • Softshrink激活算子

ops - 图17

  • 参数:
    • x - Softshrink算子的输入
    • lambda (FLOAT)- 非负偏移量。返回: Softshrink算子的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.softshrink(data)

softsign

  • paddle.fluid.layers.softsign(x, name=None)
  • softsign激活函数。

ops - 图18

  • 参数:
    • x : Softsign操作符的输入
    • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn返回:Softsign操作后的结果

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.softsign(data)

sqrt

  • paddle.fluid.layers.sqrt(x, name=None)
  • 算数平方根激活函数。

请确保输入是非负数。有些训练当中,会出现输入为接近零的负值,此时应加上一个小值epsilon(1e-12)将其变为正数从而正确运算并进行后续的操作。

ops - 图19

参数:

  • x - Sqrt算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Sqrt算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.sqrt(data)

square

  • paddle.fluid.layers.square(x, name=None)
  • 取平方激活函数。

ops - 图20

  • 参数:
    • x : 平方操作符的输入
    • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn返回:平方后的结果

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.square(data)

tanh

  • paddle.fluid.layers.tanh(x, name=None)
  • tanh 激活函数。

ops - 图21

参数:

  • x - Tanh算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: Tanh算子的输出。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.tanh(data)

tanh_shrink

  • paddle.fluid.layers.tanhshrink(_x, name=None)
  • tanh_shrink激活函数。

ops - 图22

参数:

  • x - TanhShrink算子的输入
  • use_cudnn (BOOLEAN) – (bool,默认为false)是否仅用于cudnn核,需要安装cudnn

返回: tanh_shrink算子的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[32, 784])
  3. result = fluid.layers.tanh_shrink(data)

thresholded_relu

  • paddle.fluid.layers.thresholdedrelu(_x, threshold=None)
  • ThresholdedRelu激活函数

ops - 图23

参数:- x -ThresholdedRelu激活函数的输入- threshold (FLOAT)-激活函数threshold的位置。[默认1.0]。

返回:ThresholdedRelu激活函数的输出

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name="input", shape=[1])
  3. result = fluid.layers.thresholded_relu(data, threshold=0.4)

uniform_random

  • paddle.fluid.layers.uniformrandom(_shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0)
  • 该操作符初始化一个张量,该张量的值是从均匀分布中抽样的随机值

  • 参数:

    • shape (LONGS)-输出张量的维
    • dtype (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) – 数据的类型, 例如float32, float64。 默认: float32.
    • min (FLOAT)-均匀随机分布的最小值。[默认 -1.0]
    • max (FLOAT)-均匀随机分布的最大值。[默认 1.0]
    • seed (INT)-随机种子,用于生成样本。0表示使用系统生成的种子。注意如果种子不为0,该操作符每次都生成同样的随机数。[默认 0]代码示例
  1. import paddle.fluid as fluid
  2. result = fluid.layers.uniform_random(shape=[32, 784])