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。