在PyTorch中，torch.nn.ELU代表指数线性单元（Exponential Linear Unit），是一种激活函数。ELU函数可以用来增加神经网络的非线性表达能力，使其具备更强的适应性。
ELU函数的定义如下：
elu(x) = x if x >= 0
alpha * (exp(x) - 1) if x < 0其中，x 是输入，alpha 是一个正数超参数，控制ELU函数在 x < 0 时的负半段斜率。常见的默认值为 alpha = 1.0。
ELU函数在 x >= 0 时返回其本身，而在 x < 0 时采用指数增长的方式进行平滑。
在PyTorch中使用torch.nn.ELU函数可以很方便地将ELU作为激活函数应用到神经网络模型中。以下是一个示例：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个包含ELU激活函数的全连接层
fc = nn.Linear(in_features=10, out_features=20)
elu = nn.ELU()
# 假设有一批输入张量 x
x = torch.randn(32, 10)
# 使用ELU作为激活函数进行前向传播
output = elu(fc(x))
在这个示例中，我们首先定义了一个具有10个输入特征和20个输出特征的全连接层 fc。然后，我们创建了一个ELU实例 elu。最后，将输入张量 x 通过全连接层和ELU激活函数进行前向传播，得到输出张量 output。
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