功能说明
按element做线性整流Relu：
。
线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU激活函数），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数。
函数原型
vec_relu(mask, dst, src, repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)
参数说明
请参见参数说明。
dst/src数据类型保持一致。
Atlas 200/300/500 推理产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16)
Atlas 训练系列产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16)
Atlas推理系列产品AI Core，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32/int32)
Atlas推理系列产品Vector Core，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32/int32)
Atlas A2训练系列产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32/int32)
Atlas 200I/500 A2推理产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32/int32)
返回值
无
支持的型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 训练系列产品
Atlas推理系列产品AI Core
Atlas推理系列产品Vector Core
Atlas A2训练系列产品
Atlas 200I/500 A2推理产品
注意事项
请参考注意事项。
调用示例
此样例是针对数据量较小、一次搬运就可以完成的场景，目的是让大家了解接口的功能，更复杂的数据量较大的样例可参见调用示例。
from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
src_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src_gm", scope=tik.scope_gm)
dst_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_gm", scope=tik.scope_gm)
src_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf)
dst_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 将用户输入数据从gm搬运到ub
tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 8, 0, 0)
tik_instance.vec_relu(128, dst_ub, src_ub, 1, 8, 8)
# 将计算结果从ub搬运到目标gm
tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 8, 0, 0)
tik_instance.BuildCCE(kernel_name="vec_relu", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])
结果示例：
输入数据(src_gm): [ 6.938 -8.86 -0.2263 6.77 2.924 1.759 0.4253 -5.23 -1.892 -3.049 4. -9.49 -0.8145 1.974 7.793 2.13 -3.799 1.292 -0.311 -6.883 -3.29 6.445 7.65 6.76 8.96 -6.84 3.111 -6.984 7.773 -7.605 -1.563 -5.6 -2.938 6.785 -1.157 2.373 -3.924 -1.134 -5.523 7.082 0.5425 9.33 3.734 -7.004 -3.535 -6.35 2.137 -6.42 -3.076 4.93 -8.234 -7.156 -9.96 -2.623 -2.625 -8.516 0.88 -3.312 -9.23 -4.734 -0.834 1.154 -0.2268 6.79 0.559 -4.3 -0.2212 0.02264 -2.775 3.691 8.13 -5.555 8.766 0.1989 -4.473 -7.99 -5.81 -2.379 -8.64 9.85 6.867 3.43 -5.176 8.89 5.55 4.586 -8.45 0.3813 2.875 4.027 -8.96 -9.49 -3.764 4.688 -0.723 8.24 4.67 4.016 5.266 9.47 -3.033 9.53 2.674 0.2131 6.836 0.3386 9.95 4.73 5.87 -3.758 -9.45 2.574 -8.914 9.49 7.42 -7.453 8.19 3.479 -0.0785 0.1791 -7.098 -9.5 7.41 3.854 -7.57 -6.91 1.971 1.778 ] 输出数据(dst_gm): [6.938 0. 0. 6.77 2.924 1.759 0.4253 0. 0. 0. 4. 0. 0. 1.974 7.793 2.13 0. 1.292 0. 0. 0. 6.445 7.65 6.76 8.96 0. 3.111 0. 7.773 0. 0. 0. 0. 6.785 0. 2.373 0. 0. 0. 7.082 0.5425 9.33 3.734 0. 0. 0. 2.137 0. 0. 4.93 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.88 0. 0. 0. 0. 1.154 0. 6.79 0.559 0. 0. 0.02264 0. 3.691 8.13 0. 8.766 0.1989 0. 0. 0. 0. 0. 9.85 6.867 3.43 0. 8.89 5.55 4.586 0. 0.3813 2.875 4.027 0. 0. 0. 4.688 0. 8.24 4.67 4.016 5.266 9.47 0. 9.53 2.674 0.2131 6.836 0.3386 9.95 4.73 5.87 0. 0. 2.574 0. 9.49 7.42 0. 8.19 3.479 0. 0.1791 0. 0. 7.41 3.854 0. 0. 1.971 1.778 ]