GeLU pytorch
时间: 2023-11-03 22:56:49 浏览: 47
GELU是一种激活函数,它在深度学习中被广泛使用。根据您提供的引用内容,我可以看到您遇到了低版本的PyTorch没有封装GELU激活函数的情况。为了解决这个问题,您在网上找到了该函数的源码,并构建了一个基于nn.Module的版本。
您提供的GELU函数的代码如下:
```python
class GELU(nn.Module):
def __init__(self):
super(GELU, self).__init__()
def forward(self, x):
return x * 0.5 * (1.0 + torch.erf(x / math.sqrt(2.0)))
```
在这段代码中,GELU类继承自nn.Module,并实现了forward方法。该方法接受一个张量x作为输入,并返回通过GELU激活函数处理后的张量结果。
为了验证您的自定义GELU函数的正确性,您使用了nn.GELU()来对输入进行了比较。nn.GELU()是PyTorch中已经封装好的GELU激活函数。
代码示例如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
m = nn.GELU()
input = torch.randn(4)
output = m(input)
print("input: ", input) # input: tensor([-1.2732, -0.4936, -0.8219, 0.1772])
print("output: ", output) # output: tensor([-0.1292, -0.1534, -0.1690, 0.1010])
```
在这段代码中,您首先创建了一个nn.GELU()实例,然后使用torch.randn(4)生成了一个随机输入张量input。调用m(input)得到了通过nn.GELU()处理后的输出张量output。
总结来说,您的自定义GELU函数和PyTorch中的nn.GELU()函数都可以用于计算GELU激活函数的结果。您的自定义函数基于PyTorch的张量操作实现了GELU函数的功能,而nn.GELU()则是PyTorch官方提供的封装好的版本。根据您的描述,两者的计算结果略有差异,您可以根据实际需求选择使用哪个版本的GELU函数。