mindspore.ops.gelu ================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/r2.2/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r2.2/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_gelu.rst :alt: 查看源文件 .. py:function:: 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) <https://arxiv.org/abs/1606.08415>`_ 这篇文章中找到。 也可以去查询 `BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding <https://arxiv.org/abs/1810.04805>`_ 。 当 `approximate` 为 `none` ,GELU的定义如下: .. math:: GELU(x_i) = x_i*P(X < x_i), 其中 :math:`P` 是标准高斯分布的累积分布函数, :math:`x_i` 是输入的元素。 当 `approximate` 为 `tanh` ,GELU的定义如下: .. math:: GELU(x_i) = 0.5 * x_i * (1 + \tanh(\sqrt(2 / \pi) * (x_i + 0.044715 * x_i^3))) GELU相关图参见 `GELU <https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function#/media/File:Activation_gelu.png>`_ 。 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`。