在以上代码中,我先生成了一个 emb,然后使用 nn.LayerNorm(dim) 计算它 layer nrom 后的结果,同时,我手动计算了一个在最后一维上的 mean(也就是说我的 mean 的维度是 2*3,也就是一共 6 个 mean),如果这样算出来的结果和我调 nn.LayerNorm(dim) 一致,那就说明,nn.LayerNorm(dim) 会给我们 (batch_...
self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) 可以看到,无论是火炬自带还是捧着脸复现的 transformer encoder 或者叫 bert layer,里面用的都是 torch 自己的 nn.LayerNorm,并且参数都是对应为 768 的 hidden di...
有关Batch norm和Layer norm的比较可以算上是算法领域的八股文了,为什么BERT不用batch norm而用layer norm的问题都被问烂了,知乎上随便一搜都有很多人讲解BN和LN的区别。通常来说大家都会给这张图: 大家会说,…
而LayerNorm是对一个batch里的所有样本自行norm，不存在这个问题。2. batchnorm的话每个feature的参与计算...
output_layer= model.get_pooled_output()#这个获取句子的output mask问题 在BERT 的 Masked LM 训练任务中, 会用 [MASK] token 去替换语料中 15% 的词,然后在最后一层预测。但是下游任务中不会出现 [MASK] token,导致预训练和 fine-tune 出现了不一致,为了减弱不一致性给模型带来的影响,在这被替换的 15...
Layer Normalization参数量:嵌入维度的大小,即768 + 768。这一部分参数用于计算Layer Norm层的α和β。接下来是BERT模型的Transformer blocks部分。这一部分是BERT模型的核心,包含了多个Transformer编码器层。每个编码器层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。这些编码器层的参数数量可以根据具体的实现而有所...
__init__() # 第一步做 layernorm self.layer_norm = LayerNorm(size) # 第二步做 dropout self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self,x,sublayer): # x是self-attention的输入 # sublayer是self-attention return self.dropout(self.layer_norm(x + sublayer(x))) 标准化 class ...
(memory, last encoder layer) q:decoder input 两者权值不共享 """# maskmodel_ckpt="../dataset/bert-base-uncased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)model=AutoModel.from_pretrained(model_ckpt)config=AutoConfig.from_pretrained(model_ckpt)# input# config.vocab_size: 30522,# config....
transformer_model函数的行为是先将输入的句子向量表示reshape成[batch_size * seq_length, width]的矩阵,然后循环调用transformer的前向过程,次数为隐藏层个数。每次前向过程都包含self_attention_layer、add_and_norm、feed_forward和add_and_norm四个步骤,具体信息可参考transformer的论文。
文章其实并没有写出layernorm层的参数,但是在代码中有,分别为gamma和beta。在三个地方用到了layernorm层: ①词向量处 ②多头注意力之后 ③最后的全连接层之后 但是参数都很少,gamma和beta的维度均为768。因此总参数为768 * 2 + 768 * 2 * 2 * 12(层数) ...