画出GELU激活函数的python代码

以下是使用Python代码绘制GELU激活函数的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def gelu(x):
    return 0.5 * x * (1 + np.tanh(np.sqrt(2 / np.pi) * (x + 0.044715 * x**3)))

# 生成输入数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)

# 计算GELU激活函数的输出
y = gelu(x)

# 绘制曲线
plt.plot(x, y)
plt.title("GELU Activation Function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("GELU(x)")
plt.grid(True)
plt.show()

运行这段代码，将会得到一个绘制GELU激活函数曲线的图形。 x轴表示输入值，y轴表示GELU函数的输出值。你可以根据需要调整x轴的范围和细粒度来获取更精细的曲线。

相关问题

gelu激活函数python代码

GU激活函数的Python代码可以根据引用[1]中提供的代码进行实现。以下是一个基于nn.Module的版本的GELU激活函数的Python代码：

import torch
import torch.nn as nn
import math

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)))

这段代码定义了一个名为GELU的类，继承自nn.Module。在forward方法中，使用了GELU激活函数的数学表达式来计算输出。其中，torch.erf函数是高斯误差函数，用于实现GELU的平滑性质。通过调用该类的forward方法，可以对输入进行GELU激活。

用tensorflow写一个gelu激活函数代码 并且画出图像

好的，以下是用 TensorFlow 实现 GELU 激活函数的代码和图像：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def gelu(x):
    c = np.sqrt(2 / np.pi)
    return 0.5 * x * (1 + tf.tanh(c * (x + 0.044715 * tf.pow(x, 3))))

# 画出 GELU 函数的图像
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = gelu(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("GELU Function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

运行以上代码，即可得到 GELU 函数的图像：