mindscience.e3nn.nn.Activation

class mindscience.e3nn.nn.Activation(irreps_in, acts, dtype=mindspore.float32)[源代码]

标量不可约表示（l=0）的激活函数。每个不可约表示的奇偶性会随所用激活函数的奇偶性变化。偶性标量（ 0e ）保持奇偶性不变；奇性标量（ 0o ）在应用偶函数时会翻转为偶性（ 0e ），只有在应用奇函数时才保持奇性（ 0o ）。

参数：

irreps_in (Union[str, Irrep, Irreps]) - 输入的不可约表示。
acts (list[Func]) - 用于 irreps_in 每部分的激活函数列表。 acts 的长度将被剪切或填充为恒等函数，以匹配 irreps_in 的长度。
dtype (mindspore.dtype，可选) - 输入张量的类型。默认值：mindspore.float32 。

输入：

inputs (Tensor) - 形状为 \((*, irreps\_in.dim)\) 的张量。

输出：

outputs (Tensor) - 形状为 \((*, irreps\_in.dim)\) 的张量。

异常：

ValueError: 如果 irreps_in 包含非标量的不可约表示。
ValueError: 如果 irreps_in 中的一个不可约表示是奇性，但相应的激活函数既不是奇性也不是偶性。

样例：

>>> from mindscience.e3nn.nn import Activation
>>> from mindspore import ops, Tensor
>>> act = Activation('3x0o+2x0e+1x0o', [ops.abs, ops.tanh])
>>> print(act)
Activation [xx-] (3x0o+2x0e+1x0o -> 3x0e+2x0e+1x0o)
>>> inputs = Tensor(ops.ones((4,6)))
>>> outputs = act(inputs)
>>> print(outputs.shape)
(4, 6)