PyTorch是深度学习领域广泛应用的框架之一，其提供了丰富的神经网络模块，其中包括ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数 。在ReLU的基础上，PyTorch还提供了F.ReLU（Functional ReLU）函数 。那么，这两个函数有何区别呢？1. 定义方式
PyTorch中的nn.ReLU函数是一个类，需要实例化后使用 。而F.ReLU函数则是一个函数，可以直接调用 。
【PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍】
文章插图
2. 张量类型
nn.ReLU函数只能处理Variable类型的张量，而F.ReLU函数可以处理Tensor和Variable类型的张量 。
3. 内存占用
nn.ReLU函数需要额外占用内存存储中间结果，而F.ReLU函数则是直接在原张量上进行操作，不需要额外的内存占用 。
4. 可导性
nn.ReLU函数是可导的，可以在反向传播中计算梯度 。而F.ReLU函数虽然也可以用于反向传播，但是其梯度需要手动计算 。
5. 使用场景
nn.ReLU函数一般用于模型的构建过程中，而F.ReLU函数则更适合用于模型的前向推导过程中 。
总体来说，nn.ReLU函数更加适合用于模型的训练过程中，而F.ReLU函数则更适合用于模型的预测过程中 。在实际应用中，可以根据具体情况选择使用哪个函数 。
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