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- 易用性：

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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.ops.GeLU

class mindspore.ops.GeLU

高斯误差线性单元激活函数（Gaussian Error Linear Units activation function）。

在 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 文章中对GeLU函数进行了介绍。 此外，也可以参考 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 。

GeLU函数定义如下：

$$GELU(x_i)=x_i\ast P(X<x_i)$$

其中 $P$ 是标准高斯分布的累积分布函数， $x_i$ 是输入的元素。

说明

在计算gelu的输入梯度时，当输入为inf，Ascend与GPU在反向传播输出之间存在差异。 当输入x为-inf时，Ascend的计算结果为0，GPU的计算结果为nan。 当输入x为inf时，Ascend的计算结果为梯度dy，GPU的计算结果为nan。 数学意义上，Ascend的计算结果精度更高。

输入：

• x (Tensor) - 激活函数GeLU的输入，数据类型为float16、float32或float64。

输出：

Tensor，数据类型和shape与 x 的相同。

异常：

• TypeError - x 不是Tensor。

• TypeError - x 的数据类型不是float16、float32或float64。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> result = ops.GeLU()(x)
>>> print(result)
[0.841192  1.9545976  2.9963627]