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：


相关问题

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()

用tensorflow输出gelu激活函数和它的一阶导数的x值和y值，区间[-10,10]

以下是使用TensorFlow计算gelu激活函数及其一阶导数的x值和y值的代码：

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

# 定义gelu激活函数
def gelu(x):
    cdf = 0.5 * (1.0 + tf.math.erf(x / tf.sqrt(2.0)))
    return x * cdf

# 定义gelu激活函数的一阶导数
def gelu_derivative(x):
    cdf = 0.5 * (1.0 + tf.math.erf(x / tf.sqrt(2.0)))
    pdf = tf.exp(-tf.square(x) / 2.0) / tf.sqrt(2.0 * np.pi)
    return cdf + x * pdf

# 定义计算函数的x和y值的函数
def compute_func_values(func, x_min, x_max, num_points):
    x = tf.linspace(x_min, x_max, num_points)
    y = func(x)
    return x.numpy(), y.numpy()

# 计算gelu激活函数和它的一阶导数的x值和y值
x_min = -10.0
x_max = 10.0
num_points = 100
x, y = compute_func_values(gelu, x_min, x_max, num_points)
x_deriv, y_deriv = compute_func_values(gelu_derivative, x_min, x_max, num_points)

# 绘制gelu激活函数和它的一阶导数图像
plt.plot(x, y, label='gelu')
plt.plot(x_deriv, y_deriv, label='gelu derivative')
plt.legend()
plt.show()

运行代码后，将得到如下图像：


可以看到，gelu激活函数的图像呈现出S形曲线，而它的一阶导数的图像则呈现出一个类似于ReLU激活函数的形状。在输入值较小时，gelu激活函数和它的一阶导数的值接近于线性函数；而在输入值较大时，它们的值趋近于常数1。