.. _cn_api_fluid_nets_glu:

glu
-------------------------------

.. py:function:: paddle.fluid.nets.glu(input, dim=-1)

:api_attr: 声明式编程模式（静态图)






门控线性单元 Gated Linear Units (GLU) 由 :ref:`cn_api_fluid_layers_split` ，:ref:`cn_api_fluid_layers_sigmoid` 和 :ref:`cn_api_fluid_layers_elementwise_mul` 组成。特定的，沿着给定维度将输入拆分成两个大小相同的部分，:math:`a` 和 :math:`b` ，按如下方式计算：

.. math::
    GLU(a,b) = a \bigotimes \sigma (b)


参考论文: `Language Modeling with Gated Convolutional Networks <https://arxiv.org/pdf/1612.08083.pdf>`_

参数：
    - **input** (Variable) - 输入变量，多维 Tensor 或 LoDTensor, 支持的数据类型为float32、float64 和 float16（GPU）。
    - **dim** (int) - 拆分的维度。如果 :math:`dim<0` ，拆分的维为 :math:`rank(input) + dim` 。默认为 -1，即最后一维。

返回: 计算结果，尺寸为输入大小的一半，数据类型与输入的数据类型相同

返回类型：变量（Variable）

**代码示例：**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    data = fluid.layers.data(
        name="words", shape=[-1, 6, 3, 9], dtype="float32")
    # 输出的形状为[-1, 3, 3, 9]
    output = fluid.nets.glu(input=data, dim=1)  









