代码开源在https://github.com/bzhangGo/rmsnorm importtorchimporttorch.nnasnnclassRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,d,p=-1.,eps=1e-8,bias=False):"""Root Mean Square Layer Normalization:param d: model size:param p: partial RMSNorm, valid value [0, 1], default -1.0 (disabled):par...
1 BatchNorm torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm3d(num_features,...
如果设为True(默认是True)则会包含可学习参数weight和bias,用于仿射变换,即对输入数据归一化到均值0方差1后,乘以weight,即bias。 torch.nn.LayerNorm( normalized_shape: Union[int, List[int], torch.Size], eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = True) 1. 2. 3. 4. import torch a = ...
torch.nn.LayerNorm 是PyTorch 框架中的一个模块,用于实现层归一化(Layer Normalization)。层归一化是一种用于加速深度神经网络训练的技术,通过规范化每一层的输入,使得每一层的输出都保持相近的分布,从而减少内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)。 优势 稳定性:层归一化能够使得每一层的输出分布更加稳定,减少训...
3 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 4 torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None) 5 torch.nn.InstanceNorm2d(num_features, eps=1e-05, ...
import torch import torch.nn as nn # 定义一个LayerNorm层 layer_norm = nn.LayerNorm(normalized_shape=10, eps=1e-6) # 假设输入特征的维度为10 # 创建一个随机张量作为输入 input_tensor = torch.randn(32, 10) # 假设批次大小为32,每个样本有10个特征 # 应用LayerNorm output_tensor = layer_norm...
importtorch #1.使用torch的layer norm来进行操作,然后看一下ln后的矩阵是什么样子#创建了一个2*3*4的随机矩阵batch_size, seq_size, dim = 2, 3, 4embedding=torch.randn(batch_size, seq_size, dim)print("embedding:", embedding)#创建一个LayerNorm层layer_norm = torch.nn.LayerNorm(dim, elementwis...
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 参数含义: num_features:如果你输出的tensor是(N,C,L)维度的,那么这里定义为C;如果你输入的tensor是(N,L)维度的,则此处设定为L。这里N表示batch_size,C是数据的channel(...
1. torch.nn.LayerNorm官网使用说明文档:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LayerNorm.html 2. 切片后,可以指定归一化的shape。如果只有一个参数值,如你写的10,那么就是就是对最后一个维度(每个向量长度为10)进行归一化。如果有2个参数值,如(5,10),就是对整片数据归一化。
建议使用torch.nn.LayerNorm实现,比torch.layer_norm灵活度更高。 可对tensor实现任意维度的归一化操作。 官方示例: >>> # NLP Example >>> batch, sentence_length, embedding_dim = 20, 5, 10 >>> embedding = torch.randn(batch, sentence_length, embedding_dim) ...