python如何使用grelu激活函数

在Python中使用grelu激活函数可以通过以下步骤实现：

1. 导入相关库：

import numpy as np
import tensorflow as tf

2. 定义grelu激活函数：

def grelu(x):
    return tf.maximum(x, 0.2 * x)

3. 在神经网络中使用grelu激活函数：

# 定义神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation=grelu),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation=grelu),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

在上述代码中，我们在第一层和第二层中使用了grelu激活函数，第三层使用了softmax激活函数。

4. 训练神经网络：

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))

在上述代码中，我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数编译了模型，并使用训练数据和验证数据进行了模型训练。