绘制使用Keras现有激活函数定义的新激活函数

Question

有没有可能用Keras已经存在的激活来绘制我定义的激活函数？我试着这么做：

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()

但是上面的代码产生了一个错误：AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'ndim'。你知道吗

我注意到了这个similar question，但我无法调整它以适应我的需要。我也试过玩.eval()像建议的here一样，但也没有成功。你知道吗

Answer 1

I also tried playing with the .eval() like suggested here but also without success.

你怎么用的？这应该起作用：

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)