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卷积层通常将ReLU激活函数（https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_（neural_networks％29））应用于输出以将非线性引入到模型中。
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例如，我们建议您注册您自己的融合内核以执行一些性能关键操作，例如ReLU和Sigmoid激活函数及其相应的渐变。XLA编译器具有自动内核融合的实验实现。 代码 OpKernel接口
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首先是原始的Relu操作，带有浮点输入和输出： [图片] 然后，这是等价的转换子图，仍然具有浮点输入和输出，但具有内部转换，因此计算以八位完成。
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