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mindspore.ops.gelu

mindspore.ops.gelu(input_x, approximate='none')

高斯误差线性单元激活函数。

GeLU的描述可以在 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 这篇文章中找到。 也可以去查询 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 。

当 approximate 为 none ，GELU的定义如下：

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

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。

当 approximate 为 tanh ，GELU的定义如下：

$$GELU(x_i)=0.5\ast x_i\ast (1+\tanh (\sqrt{(}2/\pi )\ast (x_i+0.044715\ast x_i^3)))$$

GELU相关图参见 GELU 。

参数：

• input_x (Tensor) - 用于计算GELU的Tensor。数据类型为float16、float32、float64。

• approximate (str) - gelu近似算法。有两种：'none' 和 'tanh' 。默认值： 'none' 。

返回：

Tensor，具有与 input_x 相同的数据类型和shape。

异常：

• TypeError - 如果 input_x 的数据类型不是Tensor。

• TypeError - input_x 的数据类型既不是float16、float32或者float64。

• ValueError - 如果 approximate 的值既不是 none 也不是 tanh。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor([1.0, 2.0, 3.0], mindspore.float32)
>>> result = ops.gelu(x)
>>> print(result)
[0.841192 1.9545976 2.9963627]