而拓展到二维,对应到了 NLP 的 [batch_size, seq_len, hidden_size] ,首先我们要清楚标准化的对象是 某一层网络的输入 。也就是说,batch内部 进入到相同神经元的元素应该是在一个 pool 里进行标准化的。 而无论是 mlp ,还是 attention,每层网络的输入都是 token ,这个和 seq_len 是没有关系的,也就是...
以BERT 每一层 bert_tensor 的维度:[batch_size, seq_len, hidden_size] 为例: BN 是在 batch_size 维做 Norm,则: foriinrange(seq_len):forjinrange(hidden_size):Norm([bert_tensor[k][i][j]forkinrange(batch_size)]) LN是在 hidden_size 维做 Norm,则: foriinrange(batch_size):forjinran...
PyTorch中LSTM的输出形状取决于batch_first的设置。 当batch_first=False时,LSTM的输出形状为[seq_len, batch, hidden_size],其中seq_len是序列的长度,batch是批处理大小,hidden_size是隐藏层的大小。 当batch_first=True时,LSTM的输出形状为[batch, seq_len, hidden_size],即批处理大小在最前面。 此外,LSTM还...
out_size)self.hidden=(torch.zeros(1,1,hidden_size),torch.zeros(1,1,hidden_size))defforward(self,seq):lstm_out,self.hidden=self.lstm(seq.view(len(seq),1,-1),self.hidden)pred=self.linear(lstm_out.view(len(seq),-1))returnpred[-1]torch.manual_seed(42)model=LSTM()criterion=nn.MSEL...
特别说下batch_first,参数默认为False,也就是它鼓励我们第一维不是batch,这与我们常规输入想悖,毕竟我们习惯的输入是(batch, seq_len, hidden_size),那么官方为啥会 这样子设置呢? 先不考虑hiddem_dim,左边图矩阵维度为batch_size * max_length, 6个序列,没个序列填充到最大长度4,经过转置后得到max_length ...
双向biLSTM features多了一倍 怎么恢复成原来的样子呢,out (seqien, batch, numairections * hiddensize)bilstm是 2倍feture,要确保最终得到的输出形状为`(seq_len,batch,features)`,你需要确认你的LSTM模型以及数据的维度符合预期。以下是一些步骤来帮助
7,batch, hidden_size)，至于最后，应该是对hidden_size维度 转换为1。说错勿怪，只是个人看法。
randn(batch_size,input_dim,seq_len)# 创建模型并计算 GPU 内存消耗model=ConvNet(input_dim,hidden...
然后三个向量分别切分成12个小的64维的向量,每一组小向量之间做attention。不妨假设batch_size为32,seqlen为512,隐层维度为768,12个head hidden(32 x 512 x 768) -> query(32 x 512 x 768) -> 32 x 12 x 512 x 64 hidden(32 x 512 x 768) -> key(32 x 512 x 768) -> 32 x 12 x 512...
从特征维度上看:BN中,特征维度数=均值or方差的个数;LN中,一个batch中有batch_size个均值和方差。 如在NLP中上图的C、N、H,W含义: N:N句话,即batchsize; C:一句话的长度,即seqlen; H,W:词向量维度embedding dim。 3.2 BN和LN的关系 BN 和 LN 都可以比较好的抑制梯度消失和梯度爆炸的情况。BN不适合...