GELU在tensorflow哪个版本里

GELU函数是在TensorFlow 2.0版本中首次引入的。在TensorFlow 2.0及以上版本中，您可以直接使用tf.keras.activations.gelu函数来应用GELU激活函数。例如，您可以使用以下代码来应用GELU函数：

import tensorflow as tf

# Example usage
x = tf.constant([-1.0, 0.0, 1.0], dtype=tf.float32)
y = tf.keras.activations.gelu(x)
print(y)

在TensorFlow 2.0及以上版本中，您还可以使用tf.nn.gelu函数来应用GELU函数。这个函数在TensorFlow 2.0及以上版本中与tf.keras.activations.gelu函数的实现是相同的。

相关问题

gelu tensorflow

GELU（Gaussian Error Linear Unit）是一种激活函数，它在深度学习中被广泛应用。鉴于TensorFlow 1.15.0没有内置的tf.keras.activations.gelu函数，可以通过自定义函数来实现。以下是一个用于实现GELU的示例代码：

import tensorflow as tf
import math

def gelu(x):
    return 0.5 * x * (1.0 + tf.tanh(0.7978845608028654 * (x + 0.044715 * tf.pow(x, 3))))

class GELU(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, trainable=False, **kwargs):
        super(GELU, self).__init__(**kwargs)
        self.supports_masking = True
        self.trainable = trainable
        
    def build(self, input_shape):
        super(GELU, self).build(input_shape)
        
    def call(self, inputs, mask=None):
        return gelu(inputs)
    
    def get_config(self):
        config = {'trainable': self.trainable}
        base_config = super(GELU, self).get_config()
        return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))
    
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape

以上代码定义了一个GELU类，它继承自tf.keras.layers.Layer，并实现了GELU的激活函数逻辑。你可以将该类作为一个层添加到你的模型中并使用它作为激活函数。

怎么用tensorflow话gelu激活函数图像

首先需要导入tensorflow和matplotlib库：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

然后定义一个x轴上的点的范围和数量：

x = tf.linspace(-3., 3., 100)

接下来使用gelu函数对x轴上的点进行激活：

y = tf.nn.gelu(x)

最后使用matplotlib将gelu函数的图像绘制出来：

plt.plot(x, y)
plt.show()

完整代码：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

x = tf.linspace(-3., 3., 100)
y = tf.nn.gelu(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()