如何使用自定义的GELU函数

如果您想在TensorFlow中使用自定义的GELU函数，您可以使用tf.keras.layers.Lambda层将自定义函数包装成可用于Keras模型的层。以下是一个使用自定义GELU函数的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Lambda

def gelu(x):
    c = tf.math.sqrt(2 / tf.constant('pi', dtype=x.dtype))
    return 0.5 * x * (1 + tf.math.erf(x / tf.math.sqrt(2.0)))

# Example usage
seq_length = 100
filters = 32
seq = tf.keras.Input(shape=(seq_length,))
cnn = Conv1D(filters * 2, 3, padding='causal', dilation_rate=1, activation=Lambda(gelu))(seq)
model = tf.keras.Model(inputs=seq, outputs=cnn)

在这个例子中，我们定义了一个名为“gelu”的函数，它接受一个张量作为输入，并将GELU函数应用于该张量。然后，我们使用Lambda层将该函数包装成可用于Keras模型的层，并将其传递给Conv1D层的activation参数。最后，我们定义了一个输入张量，创建了一个模型，并将其编译用于训练。

您可以根据需要修改输入张量的大小和内容，以及Conv1D层的参数。