怎么用tensorflow话gelu激活函数图像
时间: 2023-09-22 07:05:59 浏览: 49
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()
```
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用tensorflow获取gelu激活函数和它的一阶导数的x值和y值,自动创建excel表格并保存数据
以下是使用TensorFlow获取GELU激活函数和一阶导数的x值和y值,并自动创建Excel表格并保存数据的代码:
```python
import tensorflow as tf
import pandas as pd
# Define GELU activation function
def gelu(x):
cdf = 0.5 * (1.0 + tf.tanh((tf.sqrt(2 / tf.constant('pi', dtype=x.dtype)) * (x + 0.044715 * tf.pow(x, 3)))))
return x * cdf
# Define GELU derivative function
def gelu_derivative(x):
cdf = 0.5 * (1.0 + tf.tanh((tf.sqrt(2 / tf.constant('pi', dtype=x.dtype)) * (x + 0.044715 * tf.pow(x, 3)))))
pdf = tf.exp(-tf.pow(x, 2) / 2.0) / tf.sqrt(2 * tf.constant('pi', dtype=x.dtype))
return cdf + x * pdf
# Generate x values
x_values = tf.linspace(-5.0, 5.0, 100)
# Evaluate GELU function and derivative using TensorFlow
y_values = gelu(x_values)
dy_values = gelu_derivative(x_values)
# Convert TensorFlow tensors to NumPy arrays
x_values_np = x_values.numpy()
y_values_np = y_values.numpy()
dy_values_np = dy_values.numpy()
# Create DataFrame to store data
df = pd.DataFrame({'x': x_values_np, 'GELU(x)': y_values_np, 'GELU\'(x)': dy_values_np})
# Save DataFrame to Excel file
df.to_excel('gelu.xlsx', index=False)
```
此代码使用TensorFlow定义了GELU激活函数和一阶导数函数,并使用TensorFlow生成x值。然后,使用TensorFlow计算GELU函数和导数的y值,并将它们转换为NumPy数组。接下来,使用Pandas创建DataFrame来存储数据,并将其保存到Excel文件中。 Excel文件将包含x值,GELU函数和导数的y值。
怎么用origin话gelu激活函数图像
1. 导入需要的库和模块:
```
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import math
```
2. 定义GELU激活函数:
```
def gelu(x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(math.sqrt(2 / math.pi) * (x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))))
```
3. 定义x轴范围和步长:
```
x = torch.arange(-5, 5, 0.1)
```
4. 计算y轴的值:
```
y = gelu(x)
```
5. 绘制图像:
```
plt.plot(x.numpy(), y.numpy())
plt.title('GELU Activation Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
```
完整代码如下:
```
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import math
def gelu(x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(math.sqrt(2 / math.pi) * (x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))))
x = torch.arange(-5, 5, 0.1)
y = gelu(x)
plt.plot(x.numpy(), y.numpy())
plt.title('GELU Activation Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
```
运行代码后,会绘制出GELU激活函数的图像。