绘制使用Keras现有激活函数定义的新激活函数

Question

是否有可能用来自Keras的现有激活来绘制我定义的激活函数？我试过这样做：

import keras
from keras import backend as K
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Define swish activation:
def swish(x):
    return K.sigmoid(x) * x

x = np.linspace(-10, 10, 100)

plt.plot(x, swish(x))
plt.show()

但是上面的代码会产生一个错误：AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'ndim'。

我注意到了这个similar question，但我无法根据我的需要调整它。我也试着和.eval()玩，就像建议的here一样，但也没有成功。

Answer 1

我也试过像这里建议的那样玩.eval()，但也没有成功。

你是怎么用的？这应该是可行的：

plt.plot(x, K.eval(swish(x)))

Answer 2

您需要一个会话来评估：

x = np.linspace(-10, 10, 100)

with tf.Session().as_default():
    y = swish(x).eval()

plt.plot(x, y)