PINNs激活函数分布图程序

下面是使用TensorFlow和Matplotlib绘制PINNs中激活函数分布图的示例程序。这里我们以求解二维泊松方程为例，展示如何绘制激活函数分布图。

1. 定义一个函数，用于获取神经网络中某一层的输出

import tensorflow.keras.backend as K

# 定义一个函数，用于获取神经网络中某一层的输出
def get_layer_output(model, layer_index, inputs):
    layer = model.layers[layer_index]
    feature_map_fun = K.function([model.input], [layer.output])
    feature_map = feature_map_fun([inputs])
    return feature_map[0]

2. 绘制激活函数分布图

# 获取神经网络中某一层的输出
layer_index = 1  # 这里以第二层为例
layer_output = get_layer_output(model, layer_index, x_train)

# 绘制激活函数分布图
fig, axs = plt.subplots(4, 4, figsize=(10, 10))
for i in range(4):
    for j in range(4):
        axs[i, j].hist(layer_output[:, :, :, i*4+j].ravel(), bins=30)
        axs[i, j].set_title('Filter %d' % (i*4+j+1))
plt.show()

以上是绘制PINNs中激活函数分布图的示例程序。需要注意的是，PINNs中的激活函数通常为非线性函数，如ReLU、sigmoid、tanh等，其分布图可以反映神经网络对输入的响应情况，有助于了解模型的学习过程和特征提取能力。