mindspore.ops.gelu

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

高斯误差线性单元激活函数。

GeLU的详细描述请参考 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 。 相关应用可参考 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 。

当 approximate 为 none ，GELU的定义如下：

\[GELU(x_i) = x_i*P(X < x_i),\]

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：

\[GELU(x_i) = 0.5 * x_i * (1 + \tanh(\sqrt(2 / \pi) * (x_i + 0.044715 * x_i^3)))\]

GELU函数图：

参数：

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

• approximate (str，可选) - GELU近似算法。可选值为 'none' 和 'tanh' 。默认 'none' 。

返回：

Tensor，具有与 input 相同的数据类型和shape。

异常：

• TypeError - input 的数据类型不是Tensor。

• TypeError - input 的数据类型不是bfloat16、float16、float32或float64。

• ValueError - approximate 的值不是 none 或 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, approximate='none')
>>> print(result)
[0.8413447 1.9544997 2.9959505]