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```python

importtorch.nn.functionalasF

@torch.jit.script

defmy_func(x:Tensor)->Tensor:

returnF.relu(x+2)

```

以上代码定义了一个名为`my_function`的函数，该函数使用PyTorch中的`F.relu()`函数来计算输入`x+2`后的ReLU激活值，并将结果作为输出返回。

当我们调用该函数时，我们可以传递任何类型的Tensor对象作为参数：

```python

input_tensor=torch.tensor([1.5,-4])

output_tensor=my_func(input_tensor)

print(output_tensor)

```

在上面的示例代码中，我们创建了一个包含两个元素的Tensor对象`input_tensor`并调用了`my_func()`函数，它将`input_tensor`添加到常量2，然后应用ReLU激活功能，最终得到一个新的Tensor对象`output_tensor`。

由于我们已经使用了`torch.jit.script`装饰器，将该函数编译成了可被优化和加速的脚本形式，因此对于大规模数据集进行操作时，可以获得更高效的性能表现。同时，也使得代码更加简洁易读，同时也具备可维护性，这样就有利于程序员们在未来实现自动扩展、修改等特征！